Мэта інструмента абнаўлення TF V2 у TensorFlow 2.0 - дапамагчы распрацоўшчыкам абнавіць існуючы код з TensorFlow 1.x да TensorFlow 2.0. Гэты інструмент забяспечвае аўтаматызаваны спосаб змены кода, забяспечваючы сумяшчальнасць з новай версіяй TensorFlow. Ён распрацаваны, каб спрасціць працэс міграцыі кода, скараціўшы намаганні, неабходныя распрацоўшчыкам для адаптацыі сваіх мадэляў і прыкладанняў да апошняй версіі TensorFlow.
Адным з асноўных змяненняў у TensorFlow 2.0 з'яўляецца ўвядзенне нецярплівага выканання ў якасці рэжыму па змаўчанні. У TensorFlow 1.x распрацоўшчыкі павінны былі вызначыць вылічальны графік, а затым выканаць яго на працягу сеансу. Тым не менш, TensorFlow 2.0 дазваляе неадкладнае выкананне, палягчаючы адладку і ітэрацыю мадэляў. Інструмент абнаўлення TF V2 дапамагае ў пераўтварэнні кода для выкарыстання хуткага выканання і іншых новых функцый, прадстаўленых у TensorFlow 2.0.
Інструмент абнаўлення TF V2 забяспечвае некалькі функцый для палягчэння працэсу міграцыі. Ён можа аўтаматычна пераўтвараць код TensorFlow 1.x у код TensorFlow 2.0, абнаўляючы сінтаксіс і выклікі API. Гэта ўключае ў сябе замену састарэлых функцый і модуляў іх эквівалентнымі аналагамі ў TensorFlow 2.0. Інструмент таксама дапамагае ў вырашэнні праблем сумяшчальнасці шляхам вызначэння шаблонаў кода, якія могуць зламацца ў новай версіі, і прапаноўваючы адпаведныя мадыфікацыі.
Акрамя таго, інструмент абнаўлення TF V2 стварае падрабязную справаздачу, у якой асвятляюцца змены, унесеныя ў код. Гэтая справаздача дапамагае распрацоўшчыкам зразумець мадыфікацыі, унесеныя інструментам, і дае інфармацыю аб тых галінах кода, якія патрабуюць ручнога ўмяшання. Забяспечваючы гэты аналіз, інструмент забяспечвае празрыстасць і дазваляе распрацоўшчыкам мець поўны кантроль над працэсам міграцыі.
Каб праілюстраваць функцыянальнасць інструмента абнаўлення TF V2, разгледзім просты прыклад. Выкажам здагадку, што ў нас ёсць фрагмент кода TensorFlow 1.x, які вызначае базавую мадэль нейроннай сеткі з дапамогай модуля `tf.layers`:
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
Выкарыстоўваючы інструмент абнаўлення TF V2, код можа быць аўтаматычна пераўтвораны ў сінтаксіс TensorFlow 2.0:
python import tensorflow.compat.v1 as tf import tensorflow.compat.v2 as tf2 tf.compat.v1.disable_v2_behavior() x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf2.keras.layers.Dense(units=10)(x)
У гэтым прыкладзе інструмент абнаўляе аператары імпарту для выкарыстання модуляў сумяшчальнасці (`tensorflow.compat.v1` і `tensorflow.compat.v2`). Ён таксама замяняе функцыю `tf.layers.dense` на эквівалентны клас `tf2.keras.layers.Dense` з API TensorFlow 2.0.
Інструмент абнаўлення TF V2 у TensorFlow 2.0 служыць для спрашчэння працэсу пераносу кода з TensorFlow 1.x на TensorFlow 2.0. Ён аўтаматызуе пераўтварэнне кода, забяспечваючы сумяшчальнасць з новай версіяй, і дае падрабязную справаздачу аб унесеных зменах. Гэты інструмент істотна скарачае намаганні, неабходныя распрацоўшчыкам для абнаўлення існуючага кода, дазваляючы ім скарыстацца перавагамі новых функцый і паляпшэнняў, уведзеных у TensorFlow 2.0.
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