TensorFlow 2 TF jaunināšanas V2.0 rīka mērķis ir palīdzēt izstrādātājiem jaunināt esošo kodu no TensorFlow 1.x uz TensorFlow 2.0. Šis rīks nodrošina automatizētu veidu, kā modificēt kodu, nodrošinot saderību ar jauno TensorFlow versiju. Tas ir izstrādāts, lai vienkāršotu koda migrēšanas procesu, samazinot pūles, kas izstrādātājiem nepieciešamas, lai pielāgotu savus modeļus un lietojumprogrammas jaunākajai TensorFlow versijai.
Viena no galvenajām TensorFlow 2.0 izmaiņām ir dedzīgas izpildes kā noklusējuma režīma ieviešana. TensorFlow 1.x izstrādātājiem bija jādefinē skaitļošanas grafiks un pēc tam tas jāizpilda sesijas laikā. Tomēr TensorFlow 2.0 nodrošina tūlītēju izpildi, atvieglojot atkļūdošanu un atkārtošanu modeļos. TF jaunināšanas V2 rīks palīdz pārveidot kodu, lai izmantotu mērķtiecīgu izpildi un citas jaunas funkcijas, kas ieviestas TensorFlow 2.0.
TF jaunināšanas V2 rīks nodrošina vairākas funkcijas, lai atvieglotu migrācijas procesu. Tas var automātiski pārvērst TensorFlow 1.x kodu par TensorFlow 2.0 kodu, atjauninot sintaksi un API zvanus. Tas ietver novecojušo funkciju un moduļu aizstāšanu ar līdzvērtīgiem līdziniekiem TensorFlow 2.0. Šis rīks palīdz arī atrisināt saderības problēmas, identificējot koda modeļus, kas var sabojāties jaunajā versijā, un iesakot atbilstošas modifikācijas.
Turklāt TF jaunināšanas V2 rīks ģenerē detalizētu pārskatu, kurā ir izceltas kodā veiktās izmaiņas. Šis pārskats palīdz izstrādātājiem izprast rīka veiktās modifikācijas un sniedz ieskatu koda jomās, kurās nepieciešama manuāla iejaukšanās. Sniedzot šo analīzi, rīks nodrošina caurspīdīgumu un ļauj izstrādātājiem pilnībā kontrolēt migrācijas procesu.
Lai ilustrētu TF jaunināšanas V2 rīka funkcionalitāti, apsveriet vienkāršu piemēru. Pieņemsim, ka mums ir TensorFlow 1.x koda fragments, kas definē neironu tīkla pamata modeli, izmantojot moduli `tf.layers':
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
Izmantojot TF jaunināšanas V2 rīku, kodu var automātiski pārveidot par TensorFlow 2.0 sintaksi:
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)
Šajā piemērā rīks atjaunina importēšanas priekšrakstus, lai izmantotu saderības moduļus (tensorflow.compat.v1 un tensorflow.compat.v2). Tas arī aizstāj funkciju "tf.layers.dense" ar līdzvērtīgu klasi "tf2.keras.layers.Dense" no TensorFlow 2.0 API.
TensorFlow 2 TF jaunināšanas V2.0 rīks kalpo, lai vienkāršotu koda migrēšanas procesu no TensorFlow 1.x uz TensorFlow 2.0. Tas automatizē koda konvertēšanu, nodrošinot saderību ar jauno versiju, un sniedz detalizētu pārskatu par veiktajām izmaiņām. Šis rīks ievērojami samazina pūles, kas izstrādātājiem jāpieliek, lai jauninātu savu esošo kodu, ļaujot viņiem izmantot TensorFlow 2.0 ieviestās jaunās funkcijas un uzlabojumus.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals