V TensorFlow 2.0 a novších verziách bol koncept relácií, ktorý bol základným prvkom v predchádzajúcich verziách TensorFlow, zastaraný. Relácie boli použité v TensorFlow 1.x na spustenie grafov alebo častí grafov, čo umožnilo kontrolu nad tým, kedy a kde sa uskutoční výpočet. Po zavedení TensorFlow 2.0 sa však dychtivé vykonávanie stalo predvoleným režimom prevádzky. Dychtivé vykonávanie umožňuje okamžité vyhodnotenie operácií, vďaka čomu sa TensorFlow správa viac ako Python a uľahčuje intuitívny a flexibilný spôsob práce s rámcom.
Odstránenie potreby explicitnej správy relácií v TensorFlow 2.0 zjednodušuje proces vývoja a robí kód čitateľnejším a ľahšie laditeľným. Okamžitým vykonaním operácií môžu vývojári kontrolovať a pristupovať k priebežným výsledkom priamo, čo zlepšuje celkovú používateľskú skúsenosť a urýchľuje vývojový cyklus. Táto zmena zosúlaďuje TensorFlow s imperatívnym štýlom programovania, kde sa operácie vykonávajú tak, ako sú definované, čím sa pre mnohých používateľov podporuje prirodzenejší pracovný tok.
Napriek prechodu od relácií v TensorFlow 2.0 stále existujú scenáre, v ktorých môže byť používanie relácií prospešné. Jedným z takýchto prípadov je práca s vopred pripravenými modelmi alebo modelmi, ktoré vyžadujú optimalizáciu na úrovni grafu. V týchto situáciách môže explicitné riadenie toho, kedy a kde sa výpočet uskutoční, ponúknuť zlepšenie výkonu znížením réžie súvisiacej s opakovaným vytváraním grafu.
Okrem toho môžu byť relácie užitočné pri nasadzovaní modelov v produkčnom prostredí, najmä pri poskytovaní modelov pomocou TensorFlow Serving alebo TensorFlow Lite. Relácie poskytujú spôsob, ako zapuzdriť model a jeho premenné, čo uľahčuje riadenie a efektívnu optimalizáciu procesu odvodzovania. V produkčných prostrediach, kde je výkon a riadenie zdrojov kritické, môžu relácie ponúknuť úroveň kontroly, ktorá môže byť potrebná na dosiahnutie požadovaných výsledkov.
Ďalším scenárom, v ktorom môžu byť relácie stále relevantné, je spolupráca s kódom TensorFlow 1.x alebo pri práci so staršími systémami, ktoré sa spoliehajú na model vykonávania založený na reláciách. V takýchto prípadoch môže zachovanie kompatibility s existujúcimi kódovými základňami alebo systémami vyžadovať použitie relácií na zabezpečenie bezproblémovej integrácie a funkčnosti.
Zatiaľ čo TensorFlow 2.0 a novšie verzie sa vo väčšine prípadov vzdialili od explicitného používania relácií, stále existujú situácie, keď využitie relácií môže poskytnúť výhody z hľadiska optimalizácie výkonu, nasadenia modelu a interoperability so staršími systémami. Pochopenie kontextu, v ktorom môžu byť relácie výhodné, je rozhodujúce pre prijímanie informovaných rozhodnutí pri vývoji aplikácií hlbokého vzdelávania pomocou TensorFlow.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Hlboké učenie EITC/AI/DLTF s TensorFlow:
- Je Keras lepšia knižnica Deep Learning TensorFlow ako TFlearn?
- Čo je to jedno horúce kódovanie?
- Aký je účel nadviazania spojenia s databázou SQLite a vytvorenia objektu kurzora?
- Aké moduly sa importujú do poskytnutého úryvku kódu Python na vytvorenie štruktúry databázy chatbota?
- Aké páry kľúč – hodnota možno vylúčiť z údajov pri ich ukladaní do databázy pre chatbota?
- Ako pomáha ukladanie relevantných informácií v databáze pri správe veľkého množstva údajov?
- Aký je účel vytvorenia databázy pre chatbota?
- Aké sú niektoré úvahy pri výbere kontrolných bodov a úprave šírky lúča a počtu prekladov na vstup v procese odvodzovania chatbota?
- Prečo je dôležité neustále testovať a identifikovať slabé miesta vo výkone chatbota?
- Ako možno s chatbotom testovať konkrétne otázky alebo scenáre?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/DLTF Deep Learning with TensorFlow