Пры абнаўленні існуючага кода для TensorFlow 2.0 магчыма, што ў працэсе пераўтварэння могуць узнікнуць некаторыя функцыі, якія немагчыма абнавіць аўтаматычна. У такіх выпадках вы можаце зрабіць некалькі крокаў, каб вырашыць гэтую праблему і забяспечыць паспяховае абнаўленне вашага кода.
1. Зразумейце змены ў TensorFlow 2.0: перш чым спрабаваць абнавіць свой код, важна мець дакладнае разуменне змяненняў, унесеных у TensorFlow 2.0. У TensorFlow 2.0 унесены значныя змены ў параўнанні з яго папярэднімі версіямі, у тым ліку ўвядзенне хуткага выканання ў якасці рэжыму па змаўчанні, выдаленне глабальных сеансаў і прыняцце больш Pythonic API. Азнаямленне з гэтымі зменамі дапаможа вам зразумець, чаму пэўныя функцыі немагчыма абнавіць і як іх вырашыць.
2. Вызначце функцыі, якія выклікаюць праблемы: калі ў працэсе пераўтварэння сустракаюцца функцыі, якія нельга абнавіць, вельмі важна вызначыць гэтыя функцыі і зразумець, чаму яны не могуць быць абноўлены аўтаматычна. Гэта можна зрабіць, уважліва вывучыўшы паведамленні пра памылкі або папярэджанні, створаныя падчас працэсу пераўтварэння. Паведамленні пра памылкі дадуць каштоўную інфармацыю аб канкрэтных праблемах, якія перашкаджаюць абнаўленню.
3. Пракансультуйцеся з дакументацыяй TensorFlow: TensorFlow забяспечвае поўную дакументацыю, якая ахоплівае розныя аспекты бібліятэкі, у тым ліку працэс абнаўлення. Дакументацыя TensorFlow змяшчае падрабязныя тлумачэнні змяненняў, унесеных у TensorFlow 2.0, і дае рэкамендацыі па апрацоўцы канкрэтных сцэнарыяў. Агляд дакументацыі можа дапамагчы вам зразумець абмежаванні працэсу пераўтварэння і даць альтэрнатыўныя падыходы для абнаўлення праблемных функцый.
4. Рэфактарынг кода ўручную: калі некаторыя функцыі не могуць быць аўтаматычна абноўлены, вам можа спатрэбіцца ўручную рэфактарынгу кода, каб зрабіць яго сумяшчальным з TensorFlow 2.0. Гэта прадугледжвае перапісванне або змяненне кода для выкарыстання новых API і функцый TensorFlow 2.0. Канкрэтныя крокі, неабходныя для рэфактарынгу ўручную, будуць залежаць ад характару функцый, якія выклікаюць праблемы. Важна ўважліва прааналізаваць код і разгледзець змены, унесеныя ў TensorFlow 2.0, каб пераканацца, што рэарганізаваны код працуе правільна.
5. Звярніцеся за падтрымкай супольнасці: TensorFlow мае яркую суполку распрацоўшчыкаў і карыстальнікаў, якія часта гатовыя дапамагчы з праблемамі, звязанымі з кодам. Калі вы сутыкнуліся з цяжкасцямі пры абнаўленні пэўных функцый, звярніцеся да супольнасці TensorFlow праз форумы, спісы рассылкі або іншыя інтэрнэт-платформы. Супольнасць можа даць каштоўную інфармацыю, прапановы ці нават прыклады таго, як абнавіць праблемныя функцыі.
6. Праверце і пацвердзіце абноўлены код: пасля рэфактарынгу кода ўручную вельмі важна старанна праверыць і пацвердзіць абноўлены код. Гэта прадугледжвае выкананне кода на адпаведных наборах даных або тэставых выпадках і забеспячэнне атрымання чаканых вынікаў. Тэставанне дапаможа выявіць любыя памылкі або праблемы, якія ўзніклі ў працэсе абнаўлення, і дазволіць вам унесці неабходныя карэктывы.
Калі працэс пераўтварэння не можа абнавіць пэўныя функцыі ў вашым кодзе пры абнаўленні да TensorFlow 2.0, важна зразумець змены ў TensorFlow 2.0, вызначыць праблемныя функцыі, пракансультавацца з дакументацыяй TensorFlow, уручную рэарганізаваць код, звярнуцца ў падтрымку супольнасці і праверыць і пацвердзіць абноўлены код. Выканаўшы гэтыя крокі, вы можаце паспяхова абнавіць існуючы код для TensorFlow 2.0 і скарыстацца яго новымі функцыямі і паляпшэннямі.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна выкарыстоўваць пласт убудавання для аўтаматычнага прызначэння правільных восяў для графіка прадстаўлення слоў у выглядзе вектараў?
- Якая мэта максімальнага аб'яднання ў CNN?
- Як працэс вылучэння прыкмет у сверточной нейронавай сетцы (CNN) прымяняецца да распазнавання малюнкаў?
- Ці неабходна выкарыстоўваць функцыю асінхроннага навучання для мадэляў машыннага навучання, якія працуюць у TensorFlow.js?
- Што такое параметр максімальнай колькасці слоў TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ці можна выкарыстоўваць TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найбольш частых слоў?
- Што такое TOCO?
- Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
- Ці стварае API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning TensorFlow дапоўнены навучальны набор даных на аснове натуральных графічных даных?
- Што такое API суседніх пакетаў у нейронавым структураваным навучанні TensorFlow?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals