في TensorFlow 2.0 والإصدارات الأحدث، تم إهمال مفهوم الجلسات، الذي كان عنصرًا أساسيًا في الإصدارات السابقة من TensorFlow. تم استخدام الجلسات في TensorFlow 1.x لتنفيذ الرسوم البيانية أو أجزاء من الرسوم البيانية، مما يسمح بالتحكم في متى وأين يحدث الحساب. ومع ذلك، مع تقديم TensorFlow 2.0، أصبح التنفيذ المتحمّس هو الوضع الافتراضي للتشغيل. يتيح التنفيذ الدقيق التقييم الفوري للعمليات، مما يجعل TensorFlow يتصرف مثل Python ويسهل طريقة بديهية ومرنة للعمل مع إطار العمل.
تؤدي إزالة الحاجة إلى إدارة جلسة صريحة في TensorFlow 2.0 إلى تبسيط عملية التطوير وجعل التعليمات البرمجية أكثر قابلية للقراءة وأسهل في تصحيح الأخطاء. من خلال تنفيذ العمليات على الفور، يمكن للمطورين فحص النتائج المتوسطة والوصول إليها مباشرة، مما يعزز تجربة المستخدم الشاملة ويسرع دورة التطوير. يعمل هذا التغيير على محاذاة TensorFlow مع نمط البرمجة الحتمية، حيث يتم تنفيذ العمليات كما تم تعريفها، مما يعزز سير عمل أكثر طبيعية للعديد من المستخدمين.
على الرغم من الابتعاد عن الجلسات في TensorFlow 2.0، لا تزال هناك سيناريوهات يمكن أن يكون فيها استخدام الجلسات مفيدًا. إحدى هذه الحالات هي عند العمل مع النماذج المدربة مسبقًا أو النماذج التي تتطلب تحسينات على مستوى الرسم البياني. في هذه المواقف، يمكن للتحكم بشكل صريح في وقت ومكان حدوث الحساب أن يوفر تحسينات في الأداء عن طريق تقليل النفقات العامة المرتبطة ببناء الرسم البياني بشكل متكرر.
علاوة على ذلك، يمكن أن تكون الجلسات مفيدة عند نشر النماذج في بيئات الإنتاج، خاصة عند تقديم النماذج باستخدام TensorFlow Serving أو TensorFlow Lite. توفر الجلسات طريقة لتغليف النموذج ومتغيراته، مما يسهل إدارة عملية الاستدلال وتحسينها بكفاءة. في إعدادات الإنتاج، حيث يكون الأداء وإدارة الموارد أمرًا بالغ الأهمية، يمكن أن توفر الجلسات مستوى من التحكم قد يكون ضروريًا لتحقيق النتائج المرجوة.
هناك سيناريو آخر قد تظل فيه الجلسات ذات صلة، وهو عند التشغيل التفاعلي مع كود TensorFlow 1.x أو عند العمل مع الأنظمة القديمة التي تعتمد على نموذج التنفيذ القائم على الجلسة. في مثل هذه الحالات، قد يتطلب الحفاظ على التوافق مع قواعد التعليمات البرمجية أو الأنظمة الموجودة استخدام الجلسات لضمان التكامل والأداء السلس.
في حين أن TensorFlow 2.0 والإصدارات الأحدث قد ابتعدت عن الاستخدام الصريح للجلسات في معظم الحالات، لا تزال هناك حالات يمكن أن توفر فيها الاستفادة من الجلسات فوائد من حيث تحسين الأداء ونشر النموذج وقابلية التشغيل البيني مع الأنظمة القديمة. يعد فهم السياق الذي يمكن أن تكون فيه الجلسات مفيدة أمرًا بالغ الأهمية لاتخاذ قرارات مستنيرة عند تطوير تطبيقات التعلم العميق باستخدام TensorFlow.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow:
- هل تعتبر Keras مكتبة TensorFlow للتعلم العميق أفضل من TFlearn؟
- ما هو الترميز الساخن؟
- ما هو الغرض من إنشاء اتصال بقاعدة بيانات SQLite وإنشاء كائن المؤشر؟
- ما الوحدات النمطية التي يتم استيرادها في مقتطف شفرة Python المقدم لإنشاء بنية قاعدة بيانات chatbot؟
- ما هي بعض أزواج القيمة الرئيسية التي يمكن استبعادها من البيانات عند تخزينها في قاعدة بيانات لروبوت محادثة؟
- كيف يساعد تخزين المعلومات ذات الصلة في قاعدة بيانات في إدارة كميات كبيرة من البيانات؟
- ما هو الغرض من إنشاء قاعدة بيانات لروبوت الدردشة؟
- ما هي بعض الاعتبارات عند اختيار نقاط التحقق وضبط عرض الحزمة وعدد الترجمات لكل إدخال في عملية استنتاج روبوت الدردشة؟
- لماذا من المهم الاختبار المستمر وتحديد نقاط الضعف في أداء روبوت المحادثة؟
- كيف يمكن اختبار أسئلة أو سيناريوهات محددة باستخدام روبوت المحادثة؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في التعلم العميق EITC/AI/DLTF باستخدام TensorFlow