TensorFlow 1.12 skriptide teisendamiseks TensorFlow 2.0 eelvaate skriptideks saate kasutada tööriista TF Upgrade V2. See tööriist on loodud selleks, et automatiseerida TensorFlow 1.x koodi versioonile TensorFlow 2.0 üleminekut, muutes arendajatel lihtsamaks oma olemasolevate koodibaaside ülemineku.
TF Upgrade V2 tööriist pakub käsurea liidest, mis võimaldab teil teisendada oma TensorFlow 1.x koodi TensorFlow 2.0 ühilduvaks koodiks. Tööriist analüüsib teie koodi ja rakendab teisenduste komplekti, et värskendada süntaksit ja API-sid nende TensorFlow 2.0 ekvivalentidele.
TF Upgrade V2 tööriista kasutamiseks on järgmised sammud.
1. Installige TensorFlow 2.0 ja TF Upgrade V2 tööriist.
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Avage terminal ja liikuge kataloogi, mis sisaldab teie TensorFlow 1.x skripti.
3. Käivitage tööriist TF Upgrade V2:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Asendage "your_script.py" oma TensorFlow 1.x skripti nimega ja "your_script_upgraded.py" teisendatud skripti soovitud nimega.
4. Tööriist analüüsib teie skripti ja genereerib TensorFlow 2.0-ga ühilduva koodiga uue faili (`your_script_upgraded.py`). Samuti annab see aruande tehtud muudatuste kohta, tuues esile kõik võimalikud probleemid, mis nõuavad käsitsi sekkumist.
5. Vaadake loodud kood üle ja käsitlege vajalikku käsitsi sekkumist. TF Upgrade V2 tööriist automatiseerib suurema osa teisendusprotsessist, kuid võib juhtuda, et vaja on käsitsi kohandamist, eriti kui teie kood tugineb aegunud või eemaldatud API-dele.
6. Kui olete koodi üle vaadanud ja vastavalt vajadusele kohandanud, saate käivitada täiendatud skripti TensorFlow 2.0 abil.
Oluline on märkida, et TF Upgrade V2 tööriist on kasulik lähtepunkt TensorFlow 1.x koodi üleviimisel versioonile TensorFlow 2.0. Kuid see ei taga täiesti sujuvat üleminekut, kuna võib juhtuda, et käsitsi sekkumine on vajalik.
TF Upgrade V2 tööriist pakub mugavat võimalust TensorFlow 1.12 skriptide teisendamiseks TensorFlow 2.0 eelvaate skriptideks. Järgides ülaltoodud samme, saate suurema osa teisendusprotsessist automatiseerida, muutes olemasoleva koodibaasi versioonile TensorFlow 2.0 lihtsamaks.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/TFF TensorFlow põhialused:
- Kuidas saab manustamiskihti kasutada, et määrata automaatselt õiged teljed sõnade vektoriteks esitamise graafikule?
- Mis on CNN-i maksimaalse ühendamise eesmärk?
- Kuidas rakendatakse konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) funktsioonide eraldamise protsessi kujutise tuvastamisel?
- Kas TensorFlow.js-s töötavate masinõppemudelite jaoks on vaja kasutada asünkroonset õppefunktsiooni?
- Mis on TensorFlow Keras Tokenizer API maksimaalse sõnade arvu parameeter?
- Kas TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab kasutada kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks?
- Mis on TOCO?
- Milline on seos masinõppemudeli mitme ajastu ja mudeli käitamise ennustuse täpsuse vahel?
- Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
- Mis on TensorFlow neural Structured Learningis paketinaabrite API?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsis