TensorFlow 2.0 以降のバージョンでは、TensorFlow の以前のバージョンの基本要素であったセッションの概念は非推奨になりました。 TensorFlow 1.x では、グラフまたはグラフの一部を実行するためにセッションが使用され、計算がいつどこで行われるかを制御できるようになりました。ただし、TensorFlow 2.0 の導入により、即時実行がデフォルトの動作モードになりました。積極的な実行により、操作の即時評価が可能になり、TensorFlow が Python のように動作し、フレームワークの直感的で柔軟な操作が容易になります。
TensorFlow 2.0 では明示的なセッション管理の必要性がなくなったことにより、開発プロセスが簡素化され、コードがより読みやすくなり、デバッグが容易になります。操作を即座に実行することで、開発者は中間結果を検査して直接アクセスできるため、全体的なユーザー エクスペリエンスが向上し、開発サイクルが短縮されます。この変更により、TensorFlow が命令型プログラミング スタイルに合わせられ、定義されたとおりに操作が実行され、多くのユーザーにとってより自然なワークフローが促進されます。
TensorFlow 2.0 ではセッションからの移行が進んでいますが、セッションの使用が有益なシナリオは依然として存在します。そのようなケースの XNUMX つは、事前トレーニングされたモデルまたはグラフレベルの最適化が必要なモデルを操作する場合です。このような状況では、計算をいつどこで行うかを明示的に制御すると、グラフの繰り返し構築に関連するオーバーヘッドが削減され、パフォーマンスが向上します。
さらに、セッションは、本番環境にモデルをデプロイする場合、特に TensorFlow Serving または TensorFlow Lite を使用してモデルを提供する場合に役立ちます。セッションはモデルとその変数をカプセル化する方法を提供し、推論プロセスの効率的な管理と最適化を容易にします。パフォーマンスとリソースの管理が重要な運用設定では、セッションは、望ましい結果を達成するために必要なレベルの制御を提供できます。
セッションが引き続き関連する可能性があるもう 1 つのシナリオは、TensorFlow XNUMX.x コードと相互運用する場合、またはセッションベースの実行モデルに依存するレガシー システムと連携する場合です。このような場合、既存のコードベースまたはシステムとの互換性を維持するには、シームレスな統合と機能を確保するためにセッションの使用が必要になる場合があります。
TensorFlow 2.0 以降のバージョンでは、ほとんどの場合、セッションの明示的な使用は行われなくなりましたが、セッションを活用することでパフォーマンスの最適化、モデルのデプロイメント、レガシー システムとの相互運用性の点で利点がもたらされる状況は依然として存在します。 TensorFlow を使用してディープ ラーニング アプリケーションを開発する際に、情報に基づいた意思決定を行うには、セッションが有利になるコンテキストを理解することが重要です。
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