Chcete-li převést skripty TensorFlow 1.12 na náhledové skripty TensorFlow 2.0, můžete použít nástroj TF Upgrade V2. Tento nástroj je navržen tak, aby automatizoval proces upgradu kódu TensorFlow 1.x na TensorFlow 2.0, což vývojářům usnadňuje přechod jejich stávající kódové báze.
Nástroj TF Upgrade V2 poskytuje rozhraní příkazového řádku, které vám umožňuje převést váš kód TensorFlow 1.x na kód kompatibilní s TensorFlow 2.0. Nástroj analyzuje váš kód a použije sadu transformací k aktualizaci syntaxe a rozhraní API na jejich ekvivalenty TensorFlow 2.0.
Zde jsou kroky k použití nástroje TF Upgrade V2:
1. Nainstalujte TensorFlow 2.0 a nástroj TF Upgrade V2:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Otevřete terminál a přejděte do adresáře obsahujícího váš skript TensorFlow 1.x.
3. Spusťte nástroj TF Upgrade V2:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Nahraďte `your_script.py` názvem svého skriptu TensorFlow 1.x a `your_script_upgraded.py` požadovaným názvem převedeného skriptu.
4. Nástroj analyzuje váš skript a vygeneruje nový soubor (`your_script_upgraded.py`) s kódem kompatibilním s TensorFlow 2.0. Poskytne také zprávu o provedených změnách a upozorní na případné problémy, které vyžadují ruční zásah.
5. Zkontrolujte vygenerovaný kód a řešte všechny požadované ruční zásahy. Nástroj TF Upgrade V2 automatizuje většinu procesu převodu, ale mohou nastat případy, kdy jsou nutné ruční úpravy, zejména pokud váš kód spoléhá na zastaralá nebo odstraněná rozhraní API.
6. Jakmile zkontrolujete a upravíte kód podle potřeby, můžete spustit upgradovaný skript pomocí TensorFlow 2.0.
Je důležité poznamenat, že nástroj TF Upgrade V2 je užitečným výchozím bodem pro migraci kódu TensorFlow 1.x na TensorFlow 2.0. Nezaručuje však zcela bezproblémový přechod, protože mohou nastat případy, kdy je nutný ruční zásah.
Nástroj TF Upgrade V2 poskytuje pohodlný způsob převodu skriptů TensorFlow 1.12 na náhledové skripty TensorFlow 2.0. Podle výše uvedených kroků můžete zautomatizovat většinu procesu převodu, což usnadní upgrade vaší stávající kódové základny na TensorFlow 2.0.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Jak lze použít vrstvu vložení k automatickému přiřazení správných os pro graf reprezentace slov jako vektorů?
- Jaký je účel maximálního sdružování v CNN?
- Jak je proces extrakce příznaků v konvoluční neuronové síti (CNN) aplikován na rozpoznávání obrazu?
- Je nutné používat funkci asynchronního učení pro modely strojového učení běžící v TensorFlow.js?
- Jaký je parametr maximálního počtu slov rozhraní TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Lze TensorFlow Keras Tokenizer API použít k nalezení nejčastějších slov?
- Co je TOCO?
- Jaký je vztah mezi řadou epoch v modelu strojového učení a přesností predikce ze spuštění modelu?
- Vytváří sousední rozhraní API v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšířenou trénovací datovou sadu založenou na přirozených grafech?
- Co je rozhraní API sousedů balíčku v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals