Bakit inalis ang mga session mula sa TensorFlow 2.0 pabor sa sabik na pagpapatupad?
Sabado, 16 Marso 2024
by Irena Mesarič
Sa TensorFlow 2.0, ang konsepto ng mga session ay inalis sa pabor sa sabik na pagpapatupad, dahil ang sabik na pagpapatupad ay nagbibigay-daan para sa agarang pagsusuri at mas madaling pag-debug ng mga operasyon, na ginagawang mas intuitive at Pythonic ang proseso. Ang pagbabagong ito ay kumakatawan sa isang makabuluhang pagbabago sa kung paano gumagana at nakikipag-ugnayan ang TensorFlow sa mga user. Sa TensorFlow 1.x, nakasanayan na ang mga session
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Pag-print ng mga pahayag sa TensorFlow
Naka-tag sa ilalim ng:
Artipisyal na Talino, Sabik na Pagpapatupad, Pag-aaral ng Machine, Pythonic, Session, TensorFlow 2.0