Voit muuntaa TensorFlow 1.12 -skriptit TensorFlow 2.0 -esikatselukomentosarjaksi käyttämällä TF Upgrade V2 -työkalua. Tämä työkalu on suunniteltu automatisoimaan TensorFlow 1.x -koodin päivittäminen TensorFlow 2.0:ksi, mikä helpottaa kehittäjien siirtymistä olemassa oleviin koodikantoihinsa.
TF Upgrade V2 -työkalu tarjoaa komentoriviliittymän, jonka avulla voit muuntaa TensorFlow 1.x -koodisi TensorFlow 2.0 -yhteensopivaksi koodiksi. Työkalu analysoi koodisi ja käyttää joukon muunnoksia päivittääkseen syntaksin ja API:t TensorFlow 2.0 -vastineiksi.
TF Upgrade V2 -työkalun käyttöohjeet ovat seuraavat:
1. Asenna TensorFlow 2.0 ja TF Upgrade V2 -työkalu:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Avaa pääte ja siirry hakemistoon, joka sisältää TensorFlow 1.x -ohjelman.
3. Suorita TF Upgrade V2 -työkalu:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Korvaa "your_script.py" TensorFlow 1.x -skriptisi nimellä ja "your_script_upgraded.py" halutulla muunnetun skriptin nimellä.
4. Työkalu analysoi komentosarjasi ja luo uuden tiedoston (`your_script_upgraded.py`), jossa on TensorFlow 2.0 -yhteensopiva koodi. Se tarjoaa myös raportin tehdyistä muutoksista ja tuo esiin mahdolliset ongelmat, jotka edellyttävät manuaalista puuttumista.
5. Tarkista luotu koodi ja korjaa tarvittavat manuaaliset toimet. TF Upgrade V2 -työkalu automatisoi suurimman osan muunnosprosessista, mutta joissakin tapauksissa manuaaliset säädöt voivat olla tarpeen, varsinkin jos koodisi perustuu vanhentuneisiin tai poistettuihin sovellusliittymiin.
6. Kun olet tarkistanut ja säätänyt koodia tarpeen mukaan, voit suorittaa päivitetyn skriptin TensorFlow 2.0:lla.
On tärkeää huomata, että TF Upgrade V2 -työkalu on hyödyllinen lähtökohta TensorFlow 1.x -koodin siirtämisessä TensorFlow 2.0:aan. Se ei kuitenkaan takaa täysin saumatonta siirtymistä, koska saattaa olla tapauksia, joissa manuaalinen puuttuminen on tarpeen.
TF Upgrade V2 -työkalu tarjoaa kätevän tavan muuntaa TensorFlow 1.12 -skriptit TensorFlow 2.0 -esikatselukomentokirjoiksi. Noudattamalla yllä kuvattuja vaiheita voit automatisoida suurimman osan muunnosprosessista, mikä helpottaa nykyisen koodikannan päivittämistä TensorFlow 2.0:ksi.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet:
- Kuinka voidaan käyttää upotuskerrosta määrittämään automaattisesti oikeat akselit sanojen vektoreiden esittämiseen?
- Mikä on max poolingin tarkoitus CNN:ssä?
- Miten konvoluutiohermoverkon (CNN) piirteiden erotusprosessia sovelletaan kuvantunnistukseen?
- Onko tarpeen käyttää asynkronista oppimistoimintoa koneoppimismalleissa, jotka toimivat TensorFlow.js:ssa?
- Mikä on TensorFlow Keras Tokenizer API:n suurin sanamäärä -parametri?
- Voidaanko TensorFlow Keras Tokenizer API:ta käyttää yleisimpien sanojen löytämiseen?
- Mikä on TOCO?
- Mikä on suhde useiden aikakausien välillä koneoppimismallissa ja mallin suorittamisen ennusteen tarkkuudella?
- Tuottaako TensorFlow'n Neural Structured Learningin paketin naapurien API lisätyn harjoitustietojoukon luonnolliseen graafitietoon?
- Mikä on TensorFlow'n Neural Structured Learning -paketin naapurien API?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsissa