Por konverti skriptojn de TensorFlow 1.12 al antaŭrigardaj skriptoj de TensorFlow 2.0, vi povas uzi la ilon TF Upgrade V2. Ĉi tiu ilo estas desegnita por aŭtomatigi la procezon de ĝisdatigo de TensorFlow 1.x-kodo al TensorFlow 2.0, faciligante al programistoj transiri siajn ekzistantajn kodbazojn.
La ilo TF Upgrade V2 provizas komandlinian interfacon, kiu ebligas al vi konverti vian TensorFlow 1.x-kodon al TensorFlow 2.0-kongrua kodo. La ilo analizas vian kodon kaj aplikas aron da transformoj por ĝisdatigi la sintakson kaj APIojn al siaj ekvivalentoj de TensorFlow 2.0.
Jen la paŝoj por uzi la ilon TF Upgrade V2:
1. Instalu TensorFlow 2.0 kaj la ilon TF Upgrade V2:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Malfermu terminalon kaj navigu al la dosierujo enhavanta vian skripton TensorFlow 1.x.
3. Rulu la ilon TF Upgrade V2:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Anstataŭigu `your_script.py` per la nomo de via TensorFlow 1.x-skripto kaj `your_script_upgraded.py` per la dezirata nomo por la konvertita skripto.
4. La ilo analizos vian skripton kaj generos novan dosieron (`your_script_upgraded.py`) kun la kongrua kodo TensorFlow 2.0. Ĝi ankaŭ provizos raporton pri la faritaj ŝanĝoj, elstarigante eventualajn problemojn, kiuj postulas manan intervenon.
5. Revizu la generitan kodon kaj traktu ajnan manan intervenon necesan. La ilo TF Upgrade V2 aŭtomatigas la plej grandan parton de la konverta procezo, sed eble estas kazoj kie manaj alĝustigoj estas necesaj, precipe se via kodo dependas de malrekomenditaj aŭ forigitaj API-oj.
6. Post kiam vi reviziis kaj ĝustigis la kodon laŭbezone, vi povas ruli la ĝisdatigitan skripton uzante TensorFlow 2.0.
Gravas noti, ke la ilo TF Upgrade V2 estas helpema deirpunkto por migri TensorFlow 1.x-kodon al TensorFlow 2.0. Tamen, ĝi ne garantias tute senjuntan transiron, ĉar povus esti kazoj kie mana interveno estas necesa.
La ilo TF Upgrade V2 provizas oportunan manieron konverti skriptojn de TensorFlow 1.12 al antaŭprezentaj skriptoj de TensorFlow 2.0. Sekvante la paŝojn priskribitajn supre, vi povas aŭtomatigi la plej grandan parton de la konverta procezo, faciligante ĝisdatigi vian ekzistantan kodbazon al TensorFlow 2.0.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kiel oni povas uzi enkonstruan tavolon por aŭtomate asigni taŭgajn aksojn por intrigo de reprezentado de vortoj kiel vektoroj?
- Kio estas la celo de maksimuma kunigo en CNN?
- Kiel estas la procedo de eltiro de trajto en konvolucia neŭrala reto (CNN) aplikata al bildrekono?
- Ĉu necesas uzi nesinkronan lernan funkcion por maŝinlernado-modeloj, kiuj funkcias en TensorFlow.js?
- Kio estas la parametro de maksimuma nombro da vortoj de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ĉu TensorFlow Keras Tokenizer API povas esti uzata por trovi plej oftajn vortojn?
- Kio estas TOCO?
- Kio estas la rilato inter kelkaj epokoj en maŝinlernada modelo kaj la precizeco de antaŭdiro de funkciado de la modelo?
- Ĉu la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow produktas pliigitan trejnan datumon bazitan sur naturaj grafikaj datumoj?
- Kio estas la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals