A TensorFlow 2.0 i versions posteriors, el concepte de sessions, que era un element fonamental en versions anteriors de TensorFlow, ha quedat obsolet. Les sessions es van utilitzar a TensorFlow 1.x per executar gràfics o parts de gràfics, permetent controlar quan i on es produeix el càlcul. Tanmateix, amb la introducció de TensorFlow 2.0, l'execució ansiosa es va convertir en el mode d'operació predeterminat. L'execució amb ganes permet una avaluació immediata de les operacions, fent que TensorFlow es comporti més com Python i facilitant una forma intuïtiva i flexible de treballar amb el marc.
L'eliminació de la necessitat d'una gestió explícita de sessions a TensorFlow 2.0 simplifica el procés de desenvolupament i fa que el codi sigui més llegible i més fàcil de depurar. En executar operacions immediatament, els desenvolupadors poden inspeccionar i accedir directament als resultats intermedis, cosa que millora l'experiència general de l'usuari i accelera el cicle de desenvolupament. Aquest canvi alinea TensorFlow amb l'estil de programació imperatiu, on les operacions s'executen tal com es defineixen, afavorint un flux de treball més natural per a molts usuaris.
Malgrat la transició de les sessions a TensorFlow 2.0, encara hi ha escenaris en què l'ús de sessions pot ser beneficiós. Un d'aquests casos és quan es treballa amb models pre-entrenats o models que requereixen optimitzacions a nivell de gràfics. En aquestes situacions, controlar de manera explícita quan i on es realitza el càlcul pot oferir millores de rendiment reduint la sobrecàrrega relacionada amb la construcció repetida del gràfic.
A més, les sessions poden ser útils a l'hora de desplegar models en entorns de producció, especialment quan es donen servei a models amb TensorFlow Serving o TensorFlow Lite. Les sessions ofereixen una manera d'encapsular el model i les seves variables, facilitant la gestió i optimització del procés d'inferència de manera eficient. En els entorns de producció, on el rendiment i la gestió dels recursos són crítics, les sessions poden oferir un nivell de control que pot ser necessari per aconseguir els resultats desitjats.
Un altre escenari on les sessions encara poden ser rellevants és quan s'interopera amb el codi TensorFlow 1.x o quan es treballa amb sistemes heretats que es basen en el model d'execució basat en sessions. En aquests casos, mantenir la compatibilitat amb les bases de codi o sistemes existents pot requerir l'ús de sessions per garantir una integració i una funcionalitat perfecta.
Tot i que TensorFlow 2.0 i les versions posteriors s'han allunyat de l'ús explícit de sessions en la majoria dels casos, encara hi ha situacions en què l'aprofitament de les sessions pot proporcionar avantatges en termes d'optimització de rendiment, desplegament de models i interoperabilitat amb sistemes heretats. Comprendre el context en què les sessions poden ser avantatjoses és crucial per prendre decisions informades quan es desenvolupen aplicacions d'aprenentatge profund amb TensorFlow.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow:
- Keras és una biblioteca TensorFlow d'aprenentatge profund millor que TLearn?
- Què és una codificació calenta?
- Quin és el propòsit d'establir una connexió a la base de dades SQLite i crear un objecte cursor?
- Quins mòduls s'importen al fragment de codi Python proporcionat per crear l'estructura de la base de dades d'un chatbot?
- Quins són alguns parells clau-valor que es poden excloure de les dades quan s'emmagatzemen en una base de dades per a un chatbot?
- Com emmagatzemar informació rellevant en una base de dades ajuda a gestionar grans quantitats de dades?
- Quin és l'objectiu de crear una base de dades per a un chatbot?
- Quines són algunes de les consideracions a l'hora d'escollir els punts de control i ajustar l'amplada del feix i el nombre de traduccions per entrada en el procés d'inferència del chatbot?
- Per què és important provar i identificar contínuament les debilitats en el rendiment d'un chatbot?
- Com es poden provar preguntes o escenaris específics amb el chatbot?
Vegeu més preguntes i respostes a EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow