Щоб конвертувати сценарії TensorFlow 1.12 у сценарії попереднього перегляду TensorFlow 2.0, ви можете скористатися інструментом TF Upgrade V2. Цей інструмент призначений для автоматизації процесу оновлення коду TensorFlow 1.x до TensorFlow 2.0, що полегшує розробникам перехід до наявних кодових баз.
Інструмент TF Upgrade V2 надає інтерфейс командного рядка, який дозволяє конвертувати код TensorFlow 1.x у сумісний із TensorFlow 2.0 код. Інструмент аналізує ваш код і застосовує набір перетворень, щоб оновити синтаксис і API до еквівалентів TensorFlow 2.0.
Ось кроки для використання інструменту TF Upgrade V2:
1. Встановіть TensorFlow 2.0 і інструмент TF Upgrade V2:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Відкрийте термінал і перейдіть до каталогу, що містить ваш сценарій TensorFlow 1.x.
3. Запустіть інструмент TF Upgrade V2:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Замініть `your_script.py` на назву вашого сценарію TensorFlow 1.x, а `your_script_upgraded.py` — на потрібну назву для перетвореного сценарію.
4. Інструмент проаналізує ваш сценарій і створить новий файл (`your_script_upgraded.py`) із сумісним кодом TensorFlow 2.0. Він також надасть звіт про внесені зміни, висвітлюючи будь-які потенційні проблеми, які вимагають ручного втручання.
5. Перегляньте згенерований код і врахуйте будь-які необхідні ручні дії. Інструмент TF Upgrade V2 автоматизує більшу частину процесу перетворення, але можуть бути випадки, коли потрібні налаштування вручну, особливо якщо ваш код покладається на застарілі або видалені API.
6. Переглянувши та налаштувавши код за потреби, ви можете запустити оновлений сценарій за допомогою TensorFlow 2.0.
Важливо зазначити, що інструмент TF Upgrade V2 є корисною відправною точкою для міграції коду TensorFlow 1.x до TensorFlow 2.0. Однак це не гарантує повністю безпроблемний перехід, оскільки можуть бути випадки, коли необхідне ручне втручання.
Інструмент TF Upgrade V2 забезпечує зручний спосіб конвертації сценаріїв TensorFlow 1.12 у сценарії попереднього перегляду TensorFlow 2.0. Дотримуючись наведених вище кроків, ви можете автоматизувати більшу частину процесу перетворення, полегшуючи оновлення існуючої кодової бази до TensorFlow 2.0.
Інші останні запитання та відповіді щодо Основи EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна використовувати шар вбудовування для автоматичного призначення правильних осей для графіка представлення слів як векторів?
- Яка мета максимального об’єднання в CNN?
- Як процес виділення ознак у згортковій нейронній мережі (CNN) застосовується до розпізнавання зображень?
- Чи необхідно використовувати функцію асинхронного навчання для моделей машинного навчання, що працюють у TensorFlow.js?
- Що таке параметр максимальної кількості слів TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Чи можна використовувати TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найчастіших слів?
- Що таке TOCO?
- Який зв’язок між кількома епохами в моделі машинного навчання та точністю передбачення від виконання моделі?
- Чи створює API сусідів пакетів у Neural Structured Learning TensorFlow розширений навчальний набір даних на основі даних природного графіка?
- Що таке API сусідів пакетів у нейронно-структурованому навчанні TensorFlow?
Дивіться більше запитань і відповідей у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals