La celo de la ilo TF-ĝisdatigo V2 en TensorFlow 2.0 estas helpi programistojn ĝisdatigi sian ekzistantan kodon de TensorFlow 1.x al TensorFlow 2.0. Ĉi tiu ilo provizas aŭtomatan manieron modifi la kodon, certigante kongruon kun la nova versio de TensorFlow. Ĝi estas desegnita por simpligi la procezon de migrado de kodo, reduktante la penon necesan por programistoj por adapti siajn modelojn kaj aplikojn al la plej nova eldono de TensorFlow.
Unu el la ĉefaj ŝanĝoj en TensorFlow 2.0 estas la enkonduko de avida ekzekuto kiel la defaŭlta reĝimo. En TensorFlow 1.x, programistoj devis difini komputilan grafeon kaj poste efektivigi ĝin ene de sesio. Tamen, TensorFlow 2.0 permesas tujan ekzekuton, faciligante sencimigi kaj ripetadi sur modeloj. La TF-ĝisdatigo V2 ilo helpas transformi la kodon por uzi fervoran ekzekuton kaj aliajn novajn funkciojn prezentitajn en TensorFlow 2.0.
La TF-ĝisdatigo V2-ilo disponigas plurajn funkciojn por faciligi la migradprocezon. Ĝi povas aŭtomate konverti TensorFlow 1.x-kodon al TensorFlow 2.0-kodo, ĝisdatigante la sintakson kaj API-vokojn. Ĉi tio inkluzivas anstataŭigi malrekomenditajn funkciojn kaj modulojn per siaj ekvivalentaj ekvivalentoj en TensorFlow 2.0. La ilo ankaŭ helpas solvi kongruecajn problemojn identigante kodpadronojn kiuj povas rompi en la nova versio kaj sugestante taŭgajn modifojn.
Aldone, la ilo TF-ĝisdatigo V2 generas detalan raporton, kiu elstarigas la ŝanĝojn faritajn al la kodo. Ĉi tiu raporto helpas programistojn kompreni la modifojn faritajn de la ilo kaj disponigas sciojn pri la areoj de la kodo, kiuj postulas manan intervenon. Provizante ĉi tiun analizon, la ilo certigas travideblecon kaj ebligas al programistoj havi plenan kontrolon de la migra procezo.
Por ilustri la funkciecon de la TF-ĝisdatigo V2-ilo, konsideru simplan ekzemplon. Supozu, ke ni havas TensorFlow 1.x kodfragmenton kiu difinas bazan neŭralan retomodelon uzante la modulon `tf.layers`:
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
Uzante la TF-ĝisdatigaĵon V2, la kodo povas esti aŭtomate transformita al TensorFlow 2.0 sintakso:
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)
En ĉi tiu ekzemplo, la ilo ĝisdatigas la importajn deklarojn por uzi la kongruajn modulojn (`tensorflow.compat.v1` kaj `tensorflow.compat.v2`). Ĝi ankaŭ anstataŭigas la funkcion `tf.layers.dense` kun la ekvivalenta `tf2.keras.layers.Dense` klaso de la TensorFlow 2.0 API.
La TF-ĝisdatigo V2-ilo en TensorFlow 2.0 servas al la celo simpligi la procezon de migrado de kodo de TensorFlow 1.x al TensorFlow 2.0. Ĝi aŭtomatigas la konvertiĝon de kodo, certigante kongruon kun la nova versio, kaj disponigas detalan raporton pri la ŝanĝoj faritaj. Ĉi tiu ilo signife reduktas la penon necesan por programistoj ĝisdatigi sian ekzistantan kodon, ebligante ilin utiligi la novajn funkciojn kaj plibonigojn enkondukitajn en 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