Aby przekonwertować skrypty TensorFlow 1.12 na skrypty podglądu TensorFlow 2.0, możesz użyć narzędzia TF Upgrade V2. To narzędzie zostało zaprojektowane w celu zautomatyzowania procesu aktualizacji kodu TensorFlow 1.x do TensorFlow 2.0, ułatwiając programistom przenoszenie ich istniejących baz kodu.
Narzędzie TF Upgrade V2 zapewnia interfejs wiersza poleceń, który umożliwia konwersję kodu TensorFlow 1.x na kod zgodny z TensorFlow 2.0. Narzędzie analizuje Twój kod i stosuje zestaw przekształceń, aby zaktualizować składnię i interfejsy API do ich odpowiedników w TensorFlow 2.0.
Oto kroki, aby użyć narzędzia TF Upgrade V2:
1. Zainstaluj TensorFlow 2.0 i narzędzie TF Upgrade V2:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Otwórz terminal i przejdź do katalogu zawierającego skrypt TensorFlow 1.x.
3. Uruchom narzędzie TF Upgrade V2:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Zastąp `your_script.py` nazwą swojego skryptu TensorFlow 1.x, a `your_script_upgraded.py` żądaną nazwą przekonwertowanego skryptu.
4. Narzędzie przeanalizuje Twój skrypt i wygeneruje nowy plik (`your_script_upgraded.py`) z kodem zgodnym z TensorFlow 2.0. Dostarczy również raport z wprowadzonych zmian, podkreślając wszelkie potencjalne problemy wymagające ręcznej interwencji.
5. Przejrzyj wygenerowany kod i zajmij się wszelkimi wymaganymi ręcznymi interwencjami. Narzędzie TF Upgrade V2 automatyzuje większość procesu konwersji, ale mogą wystąpić przypadki, w których konieczne będą ręczne korekty, zwłaszcza jeśli Twój kod opiera się na przestarzałych lub usuniętych interfejsach API.
6. Po przejrzeniu i dostosowaniu kodu w razie potrzeby możesz uruchomić zaktualizowany skrypt przy użyciu TensorFlow 2.0.
Należy zauważyć, że narzędzie TF Upgrade V2 jest pomocnym punktem wyjścia do migracji kodu TensorFlow 1.x do TensorFlow 2.0. Nie gwarantuje to jednak całkowicie płynnego przejścia, ponieważ mogą wystąpić przypadki, w których konieczna będzie ręczna interwencja.
Narzędzie TF Upgrade V2 zapewnia wygodny sposób konwersji skryptów TensorFlow 1.12 na skrypty podglądu TensorFlow 2.0. Wykonując czynności opisane powyżej, możesz zautomatyzować większość procesu konwersji, ułatwiając uaktualnienie istniejącej bazy kodu do TensorFlow 2.0.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/TFF Podstawy TensorFlow:
- Jak można użyć warstwy osadzającej, aby automatycznie przypisać odpowiednie osie dla wykresu reprezentacji słów jako wektorów?
- Jaki jest cel maksymalnego łączenia w CNN?
- W jaki sposób proces ekstrakcji cech w splotowej sieci neuronowej (CNN) jest stosowany do rozpoznawania obrazu?
- Czy konieczne jest użycie funkcji uczenia asynchronicznego w przypadku modeli uczenia maszynowego działających w TensorFlow.js?
- Jaki jest parametr maksymalnej liczby słów w interfejsie TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Czy do wyszukiwania najczęściej występujących słów można użyć interfejsu API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Co to jest TOKO?
- Jaki jest związek między liczbą epok w modelu uczenia maszynowego a dokładnością przewidywań na podstawie uruchomienia modelu?
- Czy interfejs API sąsiadów pakietu w uczeniu strukturalnym neuronowym TensorFlow tworzy rozszerzony zestaw danych szkoleniowych w oparciu o naturalne dane graficzne?
- Jaki jest interfejs API sąsiadów pakietu w uczeniu się o strukturze neuronowej TensorFlow?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals