Чтобы преобразовать сценарии TensorFlow 1.12 в сценарии предварительного просмотра TensorFlow 2.0, вы можете использовать инструмент TF Upgrade V2. Этот инструмент предназначен для автоматизации процесса обновления кода TensorFlow 1.x до TensorFlow 2.0, что упрощает разработчикам переход существующих баз кода.
Инструмент TF Upgrade V2 предоставляет интерфейс командной строки, который позволяет конвертировать код TensorFlow 1.x в код, совместимый с TensorFlow 2.0. Инструмент анализирует ваш код и применяет набор преобразований для обновления синтаксиса и API до их эквивалентов в TensorFlow 2.0.
Вот шаги по использованию инструмента TF Upgrade V2:
1. Установите TensorFlow 2.0 и инструмент TF Upgrade V2:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Откройте терминал и перейдите в каталог, содержащий ваш скрипт TensorFlow 1.x.
3. Запустите инструмент TF Upgrade V2:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Замените `your_script.py` именем вашего скрипта TensorFlow 1.x и `your_script_upgraded.py` желаемым именем преобразованного скрипта.
4. Инструмент проанализирует ваш скрипт и создаст новый файл («your_script_upgraded.py») с кодом, совместимым с TensorFlow 2.0. Он также предоставит отчет о внесенных изменениях с указанием любых потенциальных проблем, требующих ручного вмешательства.
5. Просмотрите сгенерированный код и примите меры, необходимые для ручного вмешательства. Инструмент TF Upgrade V2 автоматизирует большую часть процесса преобразования, но могут быть случаи, когда необходима ручная корректировка, особенно если ваш код основан на устаревших или удаленных API.
6. После того как вы просмотрели и при необходимости скорректировали код, вы можете запустить обновленный скрипт с помощью TensorFlow 2.0.
Важно отметить, что инструмент TF Upgrade V2 является полезной отправной точкой для миграции кода TensorFlow 1.x в TensorFlow 2.0. Однако это не гарантирует полностью плавного перехода, поскольку могут быть случаи, когда потребуется ручное вмешательство.
Инструмент TF Upgrade V2 предоставляет удобный способ преобразования сценариев TensorFlow 1.12 в сценарии предварительного просмотра TensorFlow 2.0. Следуя шагам, описанным выше, вы можете автоматизировать большую часть процесса преобразования, упрощая обновление существующей кодовой базы до TensorFlow 2.0.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Основы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как можно использовать слой внедрения для автоматического назначения правильных осей для графика представления слов в виде векторов?
- Какова цель максимального объединения в CNN?
- Как процесс извлечения признаков в сверточной нейронной сети (CNN) применяется для распознавания изображений?
- Необходимо ли использовать функцию асинхронного обучения для моделей машинного обучения, работающих в TensorFlow.js?
- Каково максимальное количество слов в API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Можно ли использовать API TensorFlow Keras Tokenizer для поиска наиболее часто встречающихся слов?
- Что такое ТОКО?
- Какова связь между количеством эпох в модели машинного обучения и точностью прогноза при запуске модели?
- Создает ли API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow расширенный набор обучающих данных на основе данных естественного графа?
- Что такое API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow?
Посмотреть больше вопросов и ответов в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals