Norėdami konvertuoti TensorFlow 1.12 scenarijus į TensorFlow 2.0 peržiūros scenarijus, galite naudoti įrankį TF Upgrade V2. Šis įrankis skirtas automatizuoti TensorFlow 1.x kodo atnaujinimo į TensorFlow 2.0 procesą, kad kūrėjai galėtų lengviau perkelti esamas kodų bazes.
„TF Upgrade V2“ įrankis suteikia komandų eilutės sąsają, leidžiančią konvertuoti „TensorFlow 1.x“ kodą į „TensorFlow 2.0“ suderinamą kodą. Įrankis analizuoja jūsų kodą ir taiko transformacijų rinkinį, kad atnaujintų sintaksę ir API į jų TensorFlow 2.0 atitikmenis.
Štai žingsniai, kaip naudoti TF Upgrade V2 įrankį:
1. Įdiekite TensorFlow 2.0 ir TF Upgrade V2 įrankį:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Atidarykite terminalą ir eikite į katalogą, kuriame yra jūsų TensorFlow 1.x scenarijus.
3. Paleiskite įrankį TF Upgrade V2:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Pakeiskite „your_script.py“ savo TensorFlow 1.x scenarijaus pavadinimu ir „your_script_upgraded.py“ norimu konvertuoto scenarijaus pavadinimu.
4. Įrankis analizuos jūsų scenarijų ir sugeneruos naują failą („your_script_upgraded.py“) su „TensorFlow 2.0“ suderinamu kodu. Ji taip pat pateiks atliktų pakeitimų ataskaitą, pabrėždama visas galimas problemas, kurioms reikia rankinio įsikišimo.
5. Peržiūrėkite sugeneruotą kodą ir atlikite reikiamus rankinius veiksmus. Įrankis „TF Upgrade V2“ automatizuoja didžiąją dalį konversijos proceso, tačiau gali būti atvejų, kai reikia atlikti rankinį koregavimą, ypač jei jūsų kodas priklauso nuo pasenusių arba pašalintų API.
6. Peržiūrėję ir prireikus pakoreguodami kodą, galėsite paleisti atnaujintą scenarijų naudodami TensorFlow 2.0.
Svarbu pažymėti, kad TF Upgrade V2 įrankis yra naudingas atspirties taškas perkeliant TensorFlow 1.x kodą į TensorFlow 2.0. Tačiau tai negarantuoja visiškai sklandaus perėjimo, nes gali būti atvejų, kai reikia rankinio įsikišimo.
TF Upgrade V2 įrankis suteikia patogų būdą konvertuoti TensorFlow 1.12 scenarijus į TensorFlow 2.0 peržiūros scenarijus. Atlikdami aukščiau nurodytus veiksmus, galite automatizuoti didžiąją dalį konversijos proceso, kad būtų lengviau atnaujinti esamą kodų bazę į TensorFlow 2.0.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai:
- Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
- Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
- Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
- Ar TensorFlow.js veikiantiems mašininio mokymosi modeliams būtina naudoti asinchroninio mokymosi funkciją?
- Koks yra TensorFlow Keras Tokenizer API maksimalaus žodžių skaičiaus parametras?
- Ar TensorFlow Keras Tokenizer API galima naudoti ieškant dažniausiai pasitaikančių žodžių?
- Kas yra TOCO?
- Koks ryšys tarp kelių mašininio mokymosi modelio epochų ir modelio veikimo prognozės tikslumo?
- Ar „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API sukuria papildytą mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis?
- Kas yra „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals