TensorFlow 2.0에서는 열정적 실행을 위해 세션 개념이 제거되었습니다. 열정적 실행을 통해 즉각적인 평가와 작업 디버깅이 쉬워져 프로세스가 더욱 직관적이고 Pythonic해졌습니다. 이러한 변화는 TensorFlow가 작동하고 사용자와 상호 작용하는 방식에 중요한 변화가 있음을 나타냅니다.
TensorFlow 1.x에서는 세션을 사용하여 계산 그래프를 작성한 다음 세션 환경 내에서 실행했습니다. 이 접근 방식은 강력했지만 때로는 번거로웠으며 특히 초보자와 보다 필수적인 프로그래밍 배경을 가진 사용자에게는 더욱 그렇습니다. 즉시 실행을 사용하면 명시적으로 세션을 생성할 필요 없이 작업이 즉시 실행됩니다.
세션을 제거하면 TensorFlow 작업 흐름이 단순화되고 표준 Python 프로그래밍과 더욱 밀접하게 정렬됩니다. 이제 사용자는 일반 Python 코드를 작성하는 방법과 유사하게 TensorFlow 코드를 보다 자연스럽게 작성하고 실행할 수 있습니다. 이러한 변경으로 인해 사용자 경험이 향상되고 신규 사용자의 학습 곡선이 낮아집니다.
TensorFlow 2.0의 세션에 의존하는 일부 연습 코드를 실행하려고 할 때 AttributeError가 발생했다면 이는 세션이 더 이상 지원되지 않기 때문입니다. 이 문제를 해결하려면 즉시 실행을 활용하도록 코드를 리팩터링해야 합니다. 이렇게 하면 코드가 TensorFlow 2.0과 호환되는지 확인하고 즉시 실행이 제공하는 이점을 활용할 수 있습니다.
다음은 TensorFlow 1.x에서 세션을 사용하는 것과 TensorFlow 2.0에서 즉시 실행을 사용하는 것의 차이점을 설명하는 예입니다.
TensorFlow 1.x(세션 사용):
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(열심히 실행 사용):
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)
즉시 실행을 활용하도록 운동 코드를 업데이트하면 TensorFlow 2.0과의 호환성을 보장하고 간소화된 워크플로의 이점을 누릴 수 있습니다.
즉시 실행을 위해 TensorFlow 2.0에서 세션을 제거한 것은 프레임워크의 유용성과 단순성을 향상시키는 변화를 나타냅니다. 즉시 실행을 수용함으로써 사용자는 TensorFlow 코드를 보다 자연스럽고 효율적으로 작성할 수 있어 보다 원활한 머신러닝 개발 환경으로 이어질 수 있습니다.
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