TensorFlow 2.0 میں، سیشنز کے تصور کو بے تاب عمل درآمد کے حق میں ہٹا دیا گیا ہے، کیونکہ بے تابی سے عمل درآمد فوری تشخیص اور آپریشنز کی آسان ڈیبگنگ کی اجازت دیتا ہے، جس سے عمل مزید بدیہی اور پائتھونک ہوتا ہے۔ یہ تبدیلی TensorFlow کے کام کرنے اور صارفین کے ساتھ تعامل کے طریقہ کار میں ایک اہم تبدیلی کی نمائندگی کرتی ہے۔
TensorFlow 1.x میں، سیشنز کا استعمال ایک کمپیوٹیشن گراف بنانے اور پھر اسے سیشن ماحول کے اندر انجام دینے کے لیے کیا جاتا تھا۔ یہ نقطہ نظر طاقتور لیکن بعض اوقات بوجھل تھا، خاص طور پر ابتدائی اور زیادہ ضروری پروگرامنگ پس منظر سے آنے والے صارفین کے لیے۔ بے تابی سے عملدرآمد کے ساتھ، واضح طور پر سیشن بنانے کی ضرورت کے بغیر، کارروائیوں کو فوری طور پر انجام دیا جاتا ہے۔
سیشنز کو ہٹانا TensorFlow ورک فلو کو آسان بناتا ہے اور اسے معیاری Python پروگرامنگ کے ساتھ زیادہ قریب سے ہم آہنگ کرتا ہے۔ اب، صارفین TensorFlow کوڈ زیادہ قدرتی طور پر لکھ سکتے ہیں اور اس پر عمل درآمد کر سکتے ہیں، جیسا کہ وہ باقاعدہ Python کوڈ لکھتے ہیں۔ یہ تبدیلی صارف کے تجربے کو بڑھاتی ہے اور نئے صارفین کے لیے سیکھنے کی رفتار کو کم کرتی ہے۔
اگر TensorFlow 2.0 میں سیشنز پر انحصار کرنے والے ورزشی کوڈ کو چلانے کی کوشش کرتے وقت آپ کو ایک AttributeError کا سامنا کرنا پڑا، تو یہ اس حقیقت کی وجہ سے ہے کہ سیشنز مزید تعاون یافتہ نہیں ہیں۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے، آپ کو کوڈ کو ری فیکٹر کرنے کی ضرورت ہے تاکہ اس پر عمل درآمد کو استعمال کیا جا سکے۔ ایسا کرنے سے، آپ اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ آپ کا کوڈ TensorFlow 2.0 کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے اور ان فوائد سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں جو عمل درآمد کے خواہشمند پیش کرتے ہیں۔
TensorFlow 1.x میں سیشنز کے استعمال اور TensorFlow 2.0 میں ایگزیکیوشن کے درمیان فرق کو واضح کرنے کے لیے یہاں ایک مثال ہے:
TensorFlow 1.x (سیشنز کا استعمال کرتے ہوئے):
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 (بے تاب عملدرآمد کا استعمال کرتے ہوئے):
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)
ایکسرسائز کوڈ کو اپ ڈیٹ کر کے بے تاب عمل درآمد کا فائدہ اٹھا کر، کوئی بھی TensorFlow 2.0 کے ساتھ مطابقت کو یقینی بنا سکتا ہے اور اس کے ہموار ورک فلو سے فائدہ اٹھا سکتا ہے۔
TensorFlow 2.0 میں سیشنز کا بے تابی سے عمل درآمد کے حق میں ہٹانا ایک ایسی تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے جو فریم ورک کے استعمال اور سادگی کو بڑھاتا ہے۔ بے تابی سے عمل درآمد کو اپناتے ہوئے، صارفین TensorFlow کوڈ کو زیادہ قدرتی اور مؤثر طریقے سے لکھ سکتے ہیں، جس سے مشین لرننگ کی ترقی کے تجربے کا باعث بنتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ:
- ٹیکسٹ ٹو اسپیچ (TTS) کیا ہے اور یہ AI کے ساتھ کیسے کام کرتا ہے؟
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- بڑے ڈیٹاسیٹ کا اصل مطلب کیا ہے؟
- الگورتھم کے ہائپرپیرامیٹر کی کچھ مثالیں کیا ہیں؟
- انسیمبل سیکھنا کیا ہے؟
- اگر منتخب کردہ مشین لرننگ الگورتھم مناسب نہیں ہے تو کیا ہوگا اور کوئی صحیح کو منتخب کرنے کو کیسے یقینی بنا سکتا ہے؟
- کیا مشین لرننگ ماڈل کو اپنی تربیت کے دوران نگرانی کی ضرورت ہے؟
- نیورل نیٹ ورک پر مبنی الگورتھم میں استعمال ہونے والے کلیدی پیرامیٹرز کیا ہیں؟
EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں