在 TensorFlow 2.0 中,会话的概念已被删除,取而代之的是即时执行,因为即时执行允许立即评估并更轻松地调试操作,使过程更加直观和 Pythonic。这一变化代表了 TensorFlow 的运行方式以及与用户交互方式的重大转变。
在 TensorFlow 1.x 中,会话用于构建计算图,然后在会话环境中执行它。这种方法很强大,但有时很麻烦,特别是对于初学者和来自命令式编程背景的用户来说。通过立即执行,操作可以立即执行,无需显式创建会话。
会话的删除简化了 TensorFlow 工作流程,使其与标准 Python 编程更加一致。现在,用户可以更自然地编写和执行 TensorFlow 代码,类似于编写常规 Python 代码。此更改增强了用户体验并降低了新用户的学习曲线。
如果您在 TensorFlow 2.0 中尝试运行某些依赖于会话的练习代码时遇到 AttributeError,这是因为会话不再受支持。要解决此问题,您需要重构代码以利用急切执行。通过这样做,您可以确保您的代码与 TensorFlow 2.0 兼容,并利用即时执行提供的优势。
下面是一个示例,说明在 TensorFlow 1.x 中使用会话和在 TensorFlow 2.0 中使用 eager execution 之间的区别:
TensorFlow 1.x(使用会话):
python import tensorflow as tf # Build a graph a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = tf.add(a, b) # Create a session and run the graph with tf.Session() as sess: result = sess.run(c) print(result)
TensorFlow 2.0(使用即时执行):
python import tensorflow as tf # Enable eager execution tf.config.run_functions_eagerly(True) # Perform operations without the need for a session a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = tf.add(a, b) print(c)
通过更新练习代码以利用 Eager Execution,可以确保与 TensorFlow 2.0 的兼容性并从其简化的工作流程中受益。
TensorFlow 2.0 中删除会话以支持即时执行代表了一项增强框架可用性和简单性的变化。通过采用 Eager Execution,用户可以更自然、更高效地编写 TensorFlow 代码,从而获得更无缝的机器学习开发体验。
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