Za pretvaranje skripti TensorFlow 1.12 u skripte za pregled TensorFlow 2.0, možete koristiti alat TF Upgrade V2. Ovaj je alat osmišljen kako bi automatizirao proces nadogradnje TensorFlow 1.x koda na TensorFlow 2.0, olakšavajući razvojnim programerima prijelaz njihovih postojećih baza kodova.
Alat TF Upgrade V2 pruža sučelje naredbenog retka koje vam omogućuje pretvaranje koda TensorFlow 1.x u kod kompatibilan s TensorFlow 2.0. Alat analizira vaš kod i primjenjuje skup transformacija za ažuriranje sintakse i API-ja na njihove ekvivalente TensorFlow 2.0.
Evo koraka za korištenje alata TF Upgrade V2:
1. Instalirajte TensorFlow 2.0 i alat TF Upgrade V2:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Otvorite terminal i idite do direktorija koji sadrži vašu skriptu TensorFlow 1.x.
3. Pokrenite alat TF Upgrade V2:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Zamijenite `your_script.py` nazivom svoje TensorFlow 1.x skripte i `your_script_upgraded.py` željenim nazivom za pretvorenu skriptu.
4. Alat će analizirati vašu skriptu i generirati novu datoteku (`your_script_upgraded.py`) s kodom kompatibilnim s TensorFlow 2.0. Također će dati izvješće o učinjenim promjenama, ističući sve moguće probleme koji zahtijevaju ručnu intervenciju.
5. Pregledajte generirani kod i riješite sve potrebne ručne intervencije. Alat TF Upgrade V2 automatizira većinu procesa pretvorbe, ali mogu postojati slučajevi u kojima su potrebne ručne prilagodbe, posebno ako se vaš kôd oslanja na zastarjele ili uklonjene API-je.
6. Nakon što ste pregledali i prilagodili kôd po potrebi, možete pokrenuti nadograđenu skriptu koristeći TensorFlow 2.0.
Važno je napomenuti da je alat TF Upgrade V2 korisna početna točka za migraciju koda TensorFlow 1.x na TensorFlow 2.0. Međutim, to ne jamči potpuno besprijekoran prijelaz, jer mogu postojati slučajevi u kojima je potrebna ručna intervencija.
Alat TF Upgrade V2 pruža prikladan način za pretvaranje skripti TensorFlow 1.12 u skripte za pregled TensorFlow 2.0. Slijedeći gore navedene korake, možete automatizirati većinu procesa pretvorbe, olakšavajući nadogradnju postojeće baze koda na TensorFlow 2.0.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals