Na konverziu skriptov TensorFlow 1.12 na ukážkové skripty TensorFlow 2.0 môžete použiť nástroj TF Upgrade V2. Tento nástroj je navrhnutý tak, aby zautomatizoval proces aktualizácie kódu TensorFlow 1.x na TensorFlow 2.0, čo vývojárom uľahčuje prechod ich existujúcich kódových báz.
Nástroj TF Upgrade V2 poskytuje rozhranie príkazového riadka, ktoré vám umožňuje konvertovať váš kód TensorFlow 1.x na kód kompatibilný s TensorFlow 2.0. Nástroj analyzuje váš kód a použije súbor transformácií na aktualizáciu syntaxe a rozhraní API na ich ekvivalenty TensorFlow 2.0.
Tu sú kroky na použitie nástroja TF Upgrade V2:
1. Nainštalujte TensorFlow 2.0 a nástroj TF Upgrade V2:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Otvorte terminál a prejdite do adresára obsahujúceho váš skript TensorFlow 1.x.
3. Spustite nástroj TF Upgrade V2:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Nahraďte „your_script.py“ názvom vášho skriptu TensorFlow 1.x a „your_script_upgraded.py“ požadovaným názvom pre konvertovaný skript.
4. Nástroj analyzuje váš skript a vygeneruje nový súbor (`your_script_upgraded.py`) s kódom kompatibilným s TensorFlow 2.0. Poskytne tiež správu o vykonaných zmenách a upozorní na všetky potenciálne problémy, ktoré si vyžadujú manuálny zásah.
5. Skontrolujte vygenerovaný kód a riešte všetky potrebné manuálne zásahy. Nástroj TF Upgrade V2 automatizuje väčšinu procesu konverzie, ale môžu nastať prípady, keď sú potrebné manuálne úpravy, najmä ak sa váš kód spolieha na zastarané alebo odstránené rozhrania API.
6. Po skontrolovaní a úprave kódu podľa potreby môžete spustiť aktualizovaný skript pomocou TensorFlow 2.0.
Je dôležité poznamenať, že nástroj TF Upgrade V2 je užitočným východiskovým bodom pre migráciu kódu TensorFlow 1.x na TensorFlow 2.0. Nezaručuje však úplne bezproblémový prechod, pretože môžu nastať prípady, kedy je potrebný manuálny zásah.
Nástroj TF Upgrade V2 poskytuje pohodlný spôsob prevodu skriptov TensorFlow 1.12 na skripty ukážky TensorFlow 2.0. Podľa vyššie uvedených krokov môžete zautomatizovať väčšinu procesu konverzie, čím uľahčíte upgrade vašej existujúcej kódovej základne na TensorFlow 2.0.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Ako možno použiť vrstvu vkladania na automatické priradenie správnych osí pre graf reprezentácie slov ako vektorov?
- Aký je účel maximálneho združovania v CNN?
- Ako sa proces extrakcie prvkov v konvolučnej neurónovej sieti (CNN) aplikuje na rozpoznávanie obrázkov?
- Je potrebné použiť funkciu asynchrónneho učenia pre modely strojového učenia spustené v TensorFlow.js?
- Aký je parameter maximálneho počtu slov rozhrania TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Dá sa TensorFlow Keras Tokenizer API použiť na nájdenie najfrekventovanejších slov?
- čo je TOCO?
- Aký je vzťah medzi množstvom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovedí zo spustenia modelu?
- Vytvára API susediace s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšírený tréningový súbor údajov založený na údajoch z prirodzených grafov?
- Čo je rozhranie API susedov s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals