Da biste pretvorili TensorFlow 1.12 skripte u TensorFlow 2.0 skripte za pregled, možete koristiti alat TF Upgrade V2. Ovaj alat je dizajniran da automatizuje proces nadogradnje TensorFlow 1.x koda na TensorFlow 2.0, olakšavajući programerima da prebace svoje postojeće baze koda.
Alat TF Upgrade V2 pruža interfejs komandne linije koji vam omogućava da konvertujete vaš TensorFlow 1.x kod u TensorFlow 2.0 kompatibilan kod. Alat analizira vaš kod i primjenjuje skup transformacija za ažuriranje sintakse i API-ja na njihove TensorFlow 2.0 ekvivalente.
Evo koraka za korištenje alata TF Upgrade V2:
1. Instalirajte TensorFlow 2.0 i TF Upgrade V2 alat:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Otvorite terminal i idite do direktorija koji sadrži vašu TensorFlow 1.x skriptu.
3. Pokrenite TF Upgrade V2 alat:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Zamijenite `your_script.py` imenom vaše TensorFlow 1.x skripte i `your_script_upgraded.py` željenim imenom za konvertovanu skriptu.
4. Alat će analizirati vašu skriptu i generirati novu datoteku (`your_script_upgraded.py`) sa TensorFlow 2.0 kompatibilnim kodom. Također će pružiti izvještaj o napravljenim promjenama, naglašavajući sve potencijalne probleme koji zahtijevaju ručnu intervenciju.
5. Pregledajte generirani kod i riješite sve potrebne ručne intervencije. Alat TF Upgrade V2 automatizira većinu procesa konverzije, ali mogu postojati slučajevi u kojima su potrebna ručna podešavanja, posebno ako se vaš kod oslanja na zastarjele ili uklonjene API-je.
6. Nakon što pregledate i prilagodite kod prema potrebi, možete pokrenuti nadograđenu skriptu koristeći TensorFlow 2.0.
Važno je napomenuti da je alat TF Upgrade V2 korisna polazna tačka za migraciju TensorFlow 1.x koda na TensorFlow 2.0. Međutim, to ne garantuje potpuno neprimjetan prijelaz, jer mogu postojati slučajevi u kojima je potrebna ručna intervencija.
Alat TF Upgrade V2 pruža zgodan način za pretvaranje TensorFlow 1.12 skripti u TensorFlow 2.0 skripte za pregled. Prateći gore navedene korake, možete automatizirati većinu procesa konverzije, što olakšava nadogradnju postojeće kodne baze na TensorFlow 2.0.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugrađivanje da se automatski dodijele odgovarajuće ose za dijagram reprezentacije riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN?
- Kako se proces izdvajanja karakteristika u konvolucionoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slika?
- Da li je potrebno koristiti funkciju asinhronog učenja za modele mašinskog učenja koji rade u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi TensorFlow Keras Tokenizer API-ja?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Šta je TOCO?
- Kakav je odnos između brojnih epoha u modelu mašinskog učenja i tačnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Da li API susjednih paketa u Neural Structured Learning TensorFlow-u proizvodi prošireni skup podataka za obuku zasnovan na podacima prirodnog grafa?
- Šta je API susjeda paketa u neuronskom strukturiranom učenju TensorFlow-a?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals