For å konvertere TensorFlow 1.12-skript til TensorFlow 2.0 forhåndsvisningsskript, kan du bruke TF Upgrade V2-verktøyet. Dette verktøyet er utviklet for å automatisere prosessen med å oppgradere TensorFlow 1.x-kode til TensorFlow 2.0, noe som gjør det enklere for utviklere å overføre sine eksisterende kodebaser.
TF Upgrade V2-verktøyet gir et kommandolinjegrensesnitt som lar deg konvertere TensorFlow 1.x-koden til TensorFlow 2.0-kompatibel kode. Verktøyet analyserer koden din og bruker et sett med transformasjoner for å oppdatere syntaksen og API-ene til TensorFlow 2.0-ekvivalentene.
Her er trinnene for å bruke TF Upgrade V2-verktøyet:
1. Installer TensorFlow 2.0 og TF Upgrade V2-verktøyet:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Åpne en terminal og naviger til katalogen som inneholder TensorFlow 1.x-skriptet.
3. Kjør TF Upgrade V2-verktøyet:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Erstatt `ditt_skript.py` med navnet på TensorFlow 1.x-skriptet ditt og `ditt_skript_oppgradert.py` med ønsket navn for det konverterte skriptet.
4. Verktøyet vil analysere skriptet ditt og generere en ny fil (`ditt_skript_oppgradert.py`) med den TensorFlow 2.0-kompatible koden. Den vil også gi en rapport over endringene som er gjort, og fremheve eventuelle problemer som krever manuell inngripen.
5. Se gjennom den genererte koden og adresser eventuell manuell intervensjon. TF Upgrade V2-verktøyet automatiserer det meste av konverteringsprosessen, men det kan være tilfeller der manuelle justeringer er nødvendige, spesielt hvis koden din er avhengig av utdaterte eller fjernede APIer.
6. Når du har gjennomgått og justert koden etter behov, kan du kjøre det oppgraderte skriptet ved hjelp av TensorFlow 2.0.
Det er viktig å merke seg at TF Upgrade V2-verktøyet er et nyttig utgangspunkt for å migrere TensorFlow 1.x-kode til TensorFlow 2.0. Det garanterer imidlertid ikke en helt sømløs overgang, da det kan være tilfeller hvor manuell inngripen er nødvendig.
TF Upgrade V2-verktøyet gir en praktisk måte å konvertere TensorFlow 1.12-skript til TensorFlow 2.0 forhåndsvisningsskript. Ved å følge trinnene som er skissert ovenfor, kan du automatisere det meste av konverteringsprosessen, noe som gjør det enklere å oppgradere din eksisterende kodebase til TensorFlow 2.0.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruke et innebygd lag til å automatisk tildele riktige akser for et plott av representasjon av ord som vektorer?
- Hva er hensikten med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan brukes funksjonsutvinningsprosessen i et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) på bildegjenkjenning?
- Er det nødvendig å bruke en asynkron læringsfunksjon for maskinlæringsmodeller som kjører i TensorFlow.js?
- Hva er TensorFlow Keras Tokenizer API-parameteren for maksimalt antall ord?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API brukes til å finne de vanligste ordene?
- Hva er TOCO?
- Hva er forholdet mellom en rekke epoker i en maskinlæringsmodell og nøyaktigheten av prediksjon fra å kjøre modellen?
- Produserer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning av TensorFlow et utvidet treningsdatasett basert på naturlige grafdata?
- Hva er Pack Neighbors API i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals