TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ, ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਤੁਰੰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੌਖੀ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਪਾਇਥੋਨਿਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ TensorFlow ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
TensorFlow 1.x ਵਿੱਚ, ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਗਣਨਾ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੈਸ਼ਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਚਲਾਉਣ ਲਈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੀ ਪਰ ਕਈ ਵਾਰ ਬੋਝਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਪਿਛੋਕੜ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ। ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੈਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ।
ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਟੈਂਡਰਡ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋਰ ਨੇੜਿਓਂ ਅਲਾਈਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੁਣ, ਉਪਭੋਗਤਾ TensorFlow ਕੋਡ ਨੂੰ ਹੋਰ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਖ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਨਿਯਮਤ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣਗੇ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਸੈਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੁਝ ਅਭਿਆਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਗਲਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਸੈਸ਼ਨ ਹੁਣ ਸਮਰਥਿਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਰੀਫੈਕਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਕੋਡ TensorFlow 2.0 ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਓ ਜੋ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
TensorFlow 1.x ਵਿੱਚ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ:
TensorFlow 1.x (ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ):
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 (ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ):
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)
ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਕਸਰਤ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਕੇ, ਕੋਈ ਵੀ TensorFlow 2.0 ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੁਚਾਰੂ ਵਰਕਫਲੋ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸਰਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੋਡ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਦਰਤੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਸਹਿਜ ਅਨੁਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ (TTS) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ AI ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਗੂਗਲ ਟੂਲ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਿਚ ਬਿਆਨ ਛਾਪਣਾ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)