TensorFlow 2.0-এ, সেশনের ধারণাটি উদগ্রীব সম্পাদনের পক্ষে মুছে ফেলা হয়েছে, কারণ উদগ্রীব সম্পাদন তাৎক্ষণিক মূল্যায়ন এবং অপারেশনের সহজ ডিবাগিংয়ের অনুমতি দেয়, প্রক্রিয়াটিকে আরও স্বজ্ঞাত এবং পাইথনিক করে। এই পরিবর্তনটি TensorFlow কিভাবে ব্যবহারকারীদের সাথে কাজ করে এবং ইন্টারঅ্যাক্ট করে তার একটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে।
TensorFlow 1.x-এ, সেশনগুলি একটি গণনা গ্রাফ তৈরি করতে এবং তারপর একটি সেশন পরিবেশের মধ্যে এটি কার্যকর করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। এই পদ্ধতিটি শক্তিশালী কিন্তু কখনও কখনও কষ্টকর ছিল, বিশেষ করে নতুনদের এবং ব্যবহারকারীদের জন্য যারা আরও প্রয়োজনীয় প্রোগ্রামিং ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে আগত। উদগ্রীব সম্পাদনের সাথে, অপারেশনগুলি অবিলম্বে সম্পাদিত হয়, স্পষ্টভাবে একটি সেশন তৈরি করার প্রয়োজন ছাড়াই।
সেশন অপসারণ TensorFlow কর্মপ্রবাহকে সহজ করে এবং এটিকে স্ট্যান্ডার্ড পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের সাথে আরও ঘনিষ্ঠভাবে সারিবদ্ধ করে। এখন, ব্যবহারকারীরা টেনসরফ্লো কোড লিখতে এবং কার্যকর করতে পারে আরও স্বাভাবিকভাবে, যেভাবে তারা নিয়মিত পাইথন কোড লিখবে। এই পরিবর্তন ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বাড়ায় এবং নতুন ব্যবহারকারীদের জন্য শেখার বক্ররেখা কমিয়ে দেয়।
TensorFlow 2.0-এ সেশনগুলির উপর নির্ভর করে এমন কিছু অনুশীলন কোড চালানোর চেষ্টা করার সময় আপনি যদি একটি AttributeError এর সম্মুখীন হন, তাহলে সেশনগুলি আর সমর্থিত নয়। এই সমস্যাটি সমাধান করার জন্য, আপনাকে উত্সাহী সম্পাদন ব্যবহার করার জন্য কোডটি রিফ্যাক্টর করতে হবে। এটি করার মাধ্যমে, আপনি নিশ্চিত করতে পারেন যে আপনার কোড TensorFlow 2.0-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং আগ্রহী সম্পাদনের অফারগুলির সুবিধাগুলি গ্রহণ করুন৷
TensorFlow 1.x-এ সেশনগুলি ব্যবহার করা এবং TensorFlow 2.0-এ আগ্রহী সম্পাদনের মধ্যে পার্থক্য বোঝানোর জন্য এখানে একটি উদাহরণ দেওয়া হল:
TensorFlow 1.x (সেশন ব্যবহার করে):
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 (উৎসাহপূর্ণ সম্পাদন ব্যবহার করে):
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)
ব্যায়াম কোড আপডেট করার মাধ্যমে টেনসরফ্লো 2.0 এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণতা নিশ্চিত করা যায় এবং এর সুবিন্যস্ত কর্মপ্রবাহ থেকে উপকৃত হতে পারে।
TensorFlow 2.0-এ সেশন অপসারণের জন্য আগ্রহী সম্পাদনের পক্ষে একটি পরিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে যা কাঠামোর ব্যবহারযোগ্যতা এবং সরলতা বাড়ায়। আগ্রহী এক্সিকিউশনকে আলিঙ্গন করার মাধ্যমে, ব্যবহারকারীরা আরও স্বাভাবিকভাবে এবং দক্ষতার সাথে টেনসরফ্লো কোড লিখতে পারে, যা আরও নিরবচ্ছিন্ন মেশিন লার্নিং ডেভেলপমেন্ট অভিজ্ঞতার দিকে নিয়ে যায়।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:
- মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
- মেশিন লার্নিং কি কিছু সংলাপমূলক সহায়তা করতে পারে?
- TensorFlow খেলার মাঠ কি?
- একটি বড় ডেটাসেট আসলে কি মানে?
- অ্যালগরিদমের হাইপারপ্যারামিটারের কিছু উদাহরণ কী কী?
- এনসাম্বল লার্নিং কি?
- যদি একটি নির্বাচিত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম উপযুক্ত না হয় এবং কীভাবে সঠিকটি নির্বাচন করা নিশ্চিত করা যায়?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কি প্রশিক্ষণের সময় তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হয়?
- নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক অ্যালগরিদমে কী কী প্যারামিটার ব্যবহার করা হয়?
- TensorBoard কি?
EITC/AI/GCML Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন