TensorFlow 2.0 では、セッションの概念が削除され、積極的な実行が採用されました。これは、積極的な実行により、操作の即時評価と簡単なデバッグが可能になり、プロセスがより直感的で Python 的になるためです。この変更は、TensorFlow の動作方法とユーザーとの対話方法における大きな変化を表しています。
TensorFlow 1.x では、セッションを使用して計算グラフを構築し、セッション環境内でそれを実行しました。このアプローチは強力ですが、特に初心者や、より命令的なプログラミングのバックグラウンドを持つユーザーにとっては、面倒な場合もありました。積極的な実行では、明示的にセッションを作成する必要がなく、操作が即座に実行されます。
セッションの削除により、TensorFlow ワークフローが簡素化され、標準の Python プログラミングとより緊密に連携します。現在、ユーザーは通常の Python コードを記述する方法と同様に、より自然に TensorFlow コードを記述して実行できるようになりました。この変更により、ユーザー エクスペリエンスが向上し、新規ユーザーの学習曲線が短縮されます。
TensorFlow 2.0 のセッションに依存する演習コードを実行しようとしたときに AttributeError が発生した場合は、セッションがサポートされなくなっていることが原因です。この問題を解決するには、即時実行を利用するようにコードをリファクタリングする必要があります。そうすることで、コードが TensorFlow 2.0 と互換性があることを確認し、積極的実行が提供する利点を活用することができます。
以下は、TensorFlow 1.x でのセッションの使用と TensorFlow 2.0 での積極的な実行の違いを示す例です。
TensorFlow 1.x (セッションを使用):
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 (即時実行を使用):
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)
熱心な実行を活用するように演習コードを更新することで、TensorFlow 2.0 との互換性を確保し、その合理化されたワークフローの恩恵を受けることができます。
TensorFlow 2.0 でセッションが削除され、熱心な実行が採用されたことは、フレームワークの使いやすさとシンプルさを強化する変更を表しています。積極的な実行を採用することで、ユーザーは TensorFlow コードをより自然かつ効率的に作成できるようになり、よりシームレスな機械学習開発エクスペリエンスが実現します。
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