Di TensorFlow 2.0 dan versi yang lebih baru, konsep sesi, yang merupakan elemen mendasar di TensorFlow versi sebelumnya, sudah tidak digunakan lagi. Sesi digunakan di TensorFlow 1.x untuk mengeksekusi grafik atau bagian grafik, sehingga memungkinkan kontrol atas kapan dan di mana komputasi dilakukan. Namun, dengan diperkenalkannya TensorFlow 2.0, eksekusi cepat menjadi mode operasi default. Eksekusi yang cepat memungkinkan evaluasi operasi secara langsung, membuat TensorFlow berperilaku lebih seperti Python dan memfasilitasi cara kerja yang intuitif dan fleksibel dengan framework.
Penghapusan kebutuhan pengelolaan sesi eksplisit di TensorFlow 2.0 menyederhanakan proses pengembangan dan membuat kode lebih mudah dibaca dan di-debug. Dengan segera menjalankan operasi, pengembang dapat memeriksa dan mengakses hasil antara secara langsung, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan dan mempercepat siklus pengembangan. Perubahan ini menyelaraskan TensorFlow dengan gaya pemrograman imperatif, di mana operasi dijalankan sesuai yang ditentukan, sehingga mendorong alur kerja yang lebih alami bagi banyak pengguna.
Meskipun ada transisi dari sesi di TensorFlow 2.0, masih ada skenario di mana penggunaan sesi dapat memberikan manfaat. Salah satu kasusnya adalah ketika bekerja dengan model terlatih atau model yang memerlukan pengoptimalan tingkat grafik. Dalam situasi ini, mengontrol secara eksplisit kapan dan di mana komputasi dilakukan dapat menawarkan peningkatan kinerja dengan mengurangi overhead yang terkait dengan pembuatan grafik berulang kali.
Selain itu, sesi dapat berguna saat menerapkan model di lingkungan produksi, terutama saat menyajikan model menggunakan TensorFlow Serving atau TensorFlow Lite. Sesi menyediakan cara untuk merangkum model dan variabelnya, sehingga memudahkan pengelolaan dan mengoptimalkan proses inferensi secara efisien. Dalam pengaturan produksi, di mana kinerja dan pengelolaan sumber daya sangat penting, sesi dapat menawarkan tingkat kontrol yang mungkin diperlukan untuk mencapai hasil yang diinginkan.
Skenario lain yang membuat sesi mungkin masih relevan adalah saat berinteroperasi dengan kode TensorFlow 1.x atau saat bekerja dengan sistem lama yang mengandalkan model eksekusi berbasis sesi. Dalam kasus seperti ini, menjaga kompatibilitas dengan basis kode atau sistem yang ada mungkin memerlukan penggunaan sesi untuk memastikan integrasi dan fungsionalitas yang lancar.
Meskipun TensorFlow 2.0 dan versi yang lebih baru telah beralih dari penggunaan sesi secara eksplisit dalam banyak kasus, masih ada situasi di mana pemanfaatan sesi dapat memberikan manfaat dalam hal pengoptimalan performa, penerapan model, dan interoperabilitas dengan sistem lama. Memahami konteks di mana sesi dapat bermanfaat sangat penting untuk membuat keputusan yang tepat saat mengembangkan aplikasi pembelajaran mendalam dengan TensorFlow.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Deep Learning EITC/AI/DLTF dengan TensorFlow:
- Apakah Keras merupakan pustaka TensorFlow Pembelajaran Mendalam yang lebih baik daripada TFlearn?
- Apa itu pengkodean panas?
- Apa tujuan membuat koneksi ke database SQLite dan membuat objek kursor?
- Modul apa yang diimpor dalam potongan kode Python yang disediakan untuk membuat struktur database chatbot?
- Apa saja key-value pair yang dapat dikecualikan dari data saat menyimpannya di database untuk chatbot?
- Bagaimana menyimpan informasi yang relevan dalam database membantu dalam mengelola data dalam jumlah besar?
- Apa tujuan membuat database untuk chatbot?
- Apa saja pertimbangan saat memilih pos pemeriksaan dan menyesuaikan lebar pancaran dan jumlah terjemahan per input dalam proses inferensi chatbot?
- Mengapa penting untuk terus menguji dan mengidentifikasi kelemahan dalam kinerja chatbot?
- Bagaimana pertanyaan atau skenario tertentu dapat diuji dengan chatbot?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/DLTF Deep Learning dengan TensorFlow
Lebih banyak pertanyaan dan jawaban:
- Bidang: Kecerdasan Buatan
- Program: Deep Learning EITC/AI/DLTF dengan TensorFlow (pergi ke program sertifikasi)
- Pelajaran: TensorFlow (pergi ke pelajaran terkait)
- Topik: Dasar-dasar TensorFlow (pergi ke topik terkait)