No TensorFlow 2.0, o conceito de sessões foi removido em favor da execução antecipada, pois a execução antecipada permite avaliação imediata e depuração mais fácil das operações, tornando o processo mais intuitivo e Pythonic. Essa mudança representa uma mudança significativa na forma como o TensorFlow opera e interage com os usuários.
No TensorFlow 1.x, as sessões foram usadas para construir um gráfico de computação e depois executá-lo em um ambiente de sessão. Essa abordagem era poderosa, mas às vezes complicada, especialmente para iniciantes e usuários com experiência em programação mais exigente. Com a execução antecipada, as operações são executadas imediatamente, sem a necessidade de criar explicitamente uma sessão.
A remoção de sessões simplifica o fluxo de trabalho do TensorFlow e o alinha mais estreitamente com a programação Python padrão. Agora, os usuários podem escrever e executar código TensorFlow de maneira mais natural, semelhante a como escreveriam código Python normal. Essa mudança melhora a experiência do usuário e reduz a curva de aprendizado para novos usuários.
Se você encontrou um AttributeError ao tentar executar algum código de exercício que depende de sessões no TensorFlow 2.0, é porque as sessões não são mais suportadas. Para resolver esse problema, você precisa refatorar o código para utilizar a execução rápida. Ao fazer isso, você pode garantir que seu código seja compatível com o TensorFlow 2.0 e aproveitar os benefícios que a execução rápida oferece.
Aqui está um exemplo para ilustrar a diferença entre o uso de sessões no TensorFlow 1.x e a execução antecipada no TensorFlow 2.0:
TensorFlow 1.x (usando sessões):
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 (usando execução antecipada):
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)
Ao atualizar o código do exercício para aproveitar a execução rápida, é possível garantir a compatibilidade com o TensorFlow 2.0 e se beneficiar de seu fluxo de trabalho simplificado.
A remoção de sessões no TensorFlow 2.0 em favor da execução rápida representa uma mudança que melhora a usabilidade e a simplicidade da estrutura. Ao adotar a execução rápida, os usuários podem escrever código do TensorFlow de maneira mais natural e eficiente, levando a uma experiência de desenvolvimento de aprendizado de máquina mais integrada.
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