Каб пераўтварыць сцэнарыі TensorFlow 1.12 у сцэнарыі папярэдняга прагляду TensorFlow 2.0, вы можаце выкарыстоўваць інструмент TF Upgrade V2. Гэты інструмент прызначаны для аўтаматызацыі працэсу абнаўлення кода TensorFlow 1.x да TensorFlow 2.0, што палягчае распрацоўшчыкам пераход існуючых кодавых баз.
Інструмент TF Upgrade V2 забяспечвае інтэрфейс каманднага радка, які дазваляе канвертаваць ваш код TensorFlow 1.x у код, сумяшчальны з TensorFlow 2.0. Інструмент аналізуе ваш код і прымяняе набор пераўтварэнняў для абнаўлення сінтаксісу і API да іх эквівалентаў TensorFlow 2.0.
Вось крокі для выкарыстання інструмента TF Upgrade V2:
1. Усталюйце TensorFlow 2.0 і інструмент TF Upgrade V2:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Адкрыйце тэрмінал і перайдзіце ў каталог, які змяшчае ваш сцэнар TensorFlow 1.x.
3. Запусціце інструмент TF Upgrade V2:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Заменіце `your_script.py` на назву вашага скрыпта TensorFlow 1.x і `your_script_upgraded.py` на жаданае імя для пераўтворанага скрыпта.
4. Інструмент прааналізуе ваш скрыпт і створыць новы файл (`your_script_upgraded.py`) з кодам, сумяшчальным з TensorFlow 2.0. Ён таксама прадаставіць справаздачу аб унесеных зменах з указаннем любых магчымых праблем, якія патрабуюць ручнога ўмяшання.
5. Праглядзіце згенераваны код і вырашыце неабходнае ручное ўмяшанне. Інструмент TF Upgrade V2 аўтаматызуе большую частку працэсу пераўтварэння, але могуць быць выпадкі, калі неабходныя карэкціроўкі ўручную, асабліва калі ваш код абапіраецца на састарэлыя або выдаленыя API.
6. Пасля прагляду і карэкціроўкі кода па меры неабходнасці вы можаце запусціць абноўлены скрыпт з дапамогай TensorFlow 2.0.
Важна адзначыць, што інструмент TF Upgrade V2 з'яўляецца карыснай адпраўной кропкай для пераносу кода TensorFlow 1.x на TensorFlow 2.0. Аднак гэта не гарантуе цалкам бесперашкодны пераход, бо могуць быць выпадкі, калі спатрэбіцца ручное ўмяшанне.
Інструмент TF Upgrade V2 забяспечвае зручны спосаб пераўтварэння сцэнарыяў TensorFlow 1.12 у сцэнарыі папярэдняга прагляду TensorFlow 2.0. Выконваючы крокі, апісаныя вышэй, вы можаце аўтаматызаваць большую частку працэсу пераўтварэння, палягчаючы абнаўленне існуючай кодавай базы да 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