په TensorFlow 2.0 او وروستیو نسخو کې، د غونډو مفهوم، چې د TensorFlow په پخوانیو نسخو کې یو بنسټیز عنصر و، له مینځه وړل شوی. سیشنونه په TensorFlow 1.x کې د ګرافونو یا د ګرافونو برخو اجرا کولو لپاره کارول شوي، د کنټرول اجازه ورکوي چې کله او چیرته محاسبه کیږي. په هرصورت، د TensorFlow 2.0 معرفي کولو سره، لیواله اجرا کول د عملیاتو ډیفالټ حالت شو. لیواله اجرا کول د عملیاتو سمدستي ارزونه وړوي ، د TensorFlow د Python په څیر چلند کوي او د چوکاټ سره د کار کولو رواني او انعطاف وړ لاره اسانه کوي.
په TensorFlow 2.0 کې د واضح ناستې مدیریت اړتیا لرې کول د پراختیا پروسه ساده کوي او کوډ د لوستلو وړ او د ډیبګ کولو لپاره اسانه کوي. په سمدستي توګه د عملیاتو په اجرا کولو سره، پراختیا کونکي کولی شي مستقیم منځګړیتوب پایلې معاینه او لاسرسی ومومي، کوم چې د کاروونکي عمومي تجربه لوړوي او د پراختیا دوره ګړندۍ کوي. دا بدلون د TensorFlow د لازمي پروګرام کولو سټایل سره سمون لري، چیرې چې عملیات اجرا کیږي لکه څنګه چې دوی تعریف شوي، د ډیری کاروونکو لپاره ډیر طبیعي کاري فلو ته وده ورکوي.
په TensorFlow 2.0 کې د غونډو څخه د لیږد سره سره، لاهم داسې سناریوګانې شتون لري چیرې چې د غونډو کارول ګټور کیدی شي. یو داسې قضیه ده کله چې د مخکې روزل شوي ماډلونو یا ماډلونو سره کار کوي چې د ګراف کچې اصلاح ته اړتیا لري. په دې حالتونو کې، په ښکاره ډول کنټرول کول چې کله او چیرته محاسبه ترسره کیږي د ګراف په تکرار سره د جوړولو پورې اړوند د سر په کمولو سره د فعالیت ښه والی وړاندیز کولی شي.
سربیره پردې ، ناستې ګټورې کیدی شي کله چې د تولید چاپیریال کې د ماډلونو ځای په ځای کول ، په ځانګړي توګه کله چې د TensorFlow Serving یا TensorFlow Lite په کارولو سره ماډلونو ته خدمت کول. سیشنونه د موډل او د هغې متغیرونو د راټولولو لپاره یوه لاره چمتو کوي، چې دا اسانه کوي چې په اغیزمنه توګه د تحلیل پروسې اداره او اصلاح کړي. د تولید په ترتیباتو کې، چیرې چې فعالیت او د سرچینو مدیریت مهم دي، ناستې کولی شي د کنټرول کچه وړاندې کړي چې ممکن د مطلوب پایلو ترلاسه کولو لپاره اړین وي.
بله سناریو چیرې چې ناستې ممکن لاهم اړونده وي کله چې د TensorFlow 1.x کوډ سره مداخله کوي یا کله چې د میراث سیسټمونو سره کار کوي چې د سیشن پراساس اجراییوي ماډل تکیه کوي. په داسې حاالتو کې، د موجوده کوډبیسونو یا سیسټمونو سره مطابقت ساتل ممکن د سیشنونو کارولو ته اړتیا ولري ترڅو بې سیمه ادغام او فعالیت ډاډمن کړي.
پداسې حال کې چې TensorFlow 2.0 او وروستنۍ نسخې په ډیری قضیو کې د غونډو له واضح کارونې څخه لیرې شوي ، لاهم داسې شرایط شتون لري چیرې چې د ناستې ګټه اخیستنې کولی شي د فعالیت مطلوب کولو ، ماډل پلي کولو ، او د میراث سیسټمونو سره د مداخلې شرایطو کې ګټې چمتو کړي. د شرایطو پوهیدل په کوم کې چې ناستې ګټورې کیدی شي د باخبره پریکړو کولو لپاره خورا مهم دي کله چې د TensorFlow سره د ژور زده کړې غوښتنلیکونو رامینځته کول.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره:
- ایا کیراس د TFlearn په پرتله د ژورې زده کړې TensorFlow کتابتون دی؟
- یو ګرم کوډ کول څه شی دی؟
- د SQLite ډیټابیس سره د پیوستون رامینځته کولو او د کرسر څیز رامینځته کولو هدف څه دی؟
- د چیټ بوټ ډیټابیس جوړښت رامینځته کولو لپاره چمتو شوي پایتون کوډ سنیپټ کې کوم ماډلونه وارد شوي؟
- ځینې کلیدي ارزښت لرونکي جوړه کوم دي چې د ډیټا څخه ایستل کیدی شي کله چې دا د چیټ بوټ لپاره په ډیټابیس کې ذخیره کوي؟
- په ډیټابیس کې د اړونده معلوماتو ذخیره کول څنګه د لوی مقدار ډیټا اداره کولو کې مرسته کوي؟
- د چیټ بوټ لپاره د ډیټابیس رامینځته کولو هدف څه دی؟
- ځینې ملاحظات څه دي کله چې د پوستې غوره کول او د بیم چوکۍ تنظیم کول او د چیټ بوټ د انفرنس پروسې کې د هر انپټ ژباړې شمیر؟
- ولې دا مهمه ده چې په دوامداره توګه د چیټ بوټ فعالیت کې ضعفونه و ازموئ او وپیژنئ؟
- ځانګړي پوښتنې یا سناریوګانې څنګه د چیټ بوټ سره ازمول کیدی شي؟
د TensorFlow سره په EITC/AI/DLTF ژورې زده کړې کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ