TensorFlow 2 TF-i versiooniuuenduse V2.0 tööriista eesmärk on aidata arendajatel uuendada olemasolevat koodi TensorFlow 1.x versioonilt TensorFlow 2.0-le. See tööriist pakub automaatset viisi koodi muutmiseks, tagades ühilduvuse TensorFlow uue versiooniga. See on loodud koodi migreerimise protsessi lihtsustamiseks, vähendades arendajatelt oma mudelite ja rakenduste kohandamiseks uusima TensorFlow väljaande jaoks vajalikku pingutust.
Üks peamisi muudatusi TensorFlow 2.0-s on innuka täitmise kasutuselevõtt vaikerežiimina. TensorFlow 1.x-s pidid arendajad määratlema arvutusgraafiku ja seejärel selle seansi jooksul täitma. TensorFlow 2.0 võimaldab aga kohest käivitamist, muutes mudelite silumise ja itereerimise lihtsamaks. TF-i versiooniuuenduse V2 tööriist aitab koodi teisendada, et kasutada innukat täitmist ja muid TensorFlow 2.0-s kasutusele võetud uusi funktsioone.
TF-i versiooniuuenduse V2 tööriist pakub migratsiooni hõlbustamiseks mitmeid funktsioone. See suudab automaatselt teisendada TensorFlow 1.x koodi TensorFlow 2.0 koodiks, värskendades süntaksit ja API kõnesid. See hõlmab vananenud funktsioonide ja moodulite asendamist nende samaväärsete vastetega versioonis TensorFlow 2.0. Tööriist aitab lahendada ka ühilduvusprobleeme, tuvastades koodimustrid, mis võivad uues versioonis puruneda, ja soovitades sobivaid muudatusi.
Lisaks genereerib TF-i versiooniuuenduse V2 tööriist üksikasjaliku aruande, mis tõstab esile koodis tehtud muudatused. See aruanne aitab arendajatel mõista tööriista tehtud muudatusi ja annab ülevaate koodi valdkondadest, mis nõuavad käsitsi sekkumist. Seda analüüsi pakkudes tagab tööriist läbipaistvuse ja võimaldab arendajatel olla täielik kontroll migratsiooniprotsessi üle.
TF versiooniuuenduse V2 tööriista funktsionaalsuse illustreerimiseks vaadake lihtsat näidet. Oletame, et meil on TensorFlow 1.x koodilõik, mis määrab mooduli tf.layers abil põhinärvivõrgu mudeli:
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
TF upgrade V2 tööriista kasutades saab koodi automaatselt teisendada TensorFlow 2.0 süntaksiks:
python import tensorflow.compat.v1 as tf import tensorflow.compat.v2 as tf2 tf.compat.v1.disable_v2_behavior() x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf2.keras.layers.Dense(units=10)(x)
Selles näites värskendab tööriist importimise avaldusi, et kasutada ühilduvusmooduleid ("tensorflow.compat.v1" ja "tensorflow.compat.v2"). Samuti asendab see funktsiooni "tf.layers.dense" samaväärse klassiga "tf2.keras.layers.Dense" TensorFlow 2.0 API-st.
TensorFlow 2 TF-i versiooniuuenduse V2.0 tööriist aitab lihtsustada koodi üleminekut versioonilt TensorFlow 1.x versioonile TensorFlow 2.0. See automatiseerib koodi teisendamise, tagades ühilduvuse uue versiooniga ja annab tehtud muudatustest üksikasjaliku aruande. See tööriist vähendab oluliselt jõupingutusi, mida arendajad vajavad oma olemasoleva koodi uuendamiseks, võimaldades neil kasutada TensorFlow 2.0-s kasutusele võetud uusi funktsioone ja täiustusi.
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