Да бисте претворили ТенсорФлов 1.12 скрипте у ТенсорФлов 2.0 скрипте за преглед, можете користити алатку ТФ Упграде В2. Овај алат је дизајниран да аутоматизује процес надоградње ТенсорФлов 1.к кода на ТенсорФлов 2.0, олакшавајући програмерима да пренесу своје постојеће базе кода.
Алат ТФ Упграде В2 пружа интерфејс командне линије који вам омогућава да конвертујете ваш ТенсорФлов 1.к код у ТенсорФлов 2.0 компатибилан код. Алат анализира ваш код и примењује скуп трансформација за ажурирање синтаксе и АПИ-ја на њихове ТенсорФлов 2.0 еквиваленте.
Ево корака за коришћење алата ТФ Упграде В2:
1. Инсталирајте ТенсорФлов 2.0 и ТФ Упграде В2 алат:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Отворите терминал и идите до директоријума који садржи вашу ТенсорФлов 1.к скрипту.
3. Покрените алатку ТФ Упграде В2:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Замените `иоур_сцрипт.пи` именом ваше ТенсорФлов 1.к скрипте и `иоур_сцрипт_упградед.пи` жељеним именом за конвертовану скрипту.
4. Алат ће анализирати вашу скрипту и генерисати нову датотеку (`иоур_сцрипт_упградед.пи`) са ТенсорФлов 2.0 компатибилним кодом. Такође ће обезбедити извештај о извршеним променама, наглашавајући све потенцијалне проблеме који захтевају ручну интервенцију.
5. Прегледајте генерисани код и адресирајте све потребне ручне интервенције. Алат ТФ Упграде В2 аутоматизује већину процеса конверзије, али може бити случајева када су неопходна ручна подешавања, посебно ако се ваш код ослања на застареле или уклоњене АПИ-је.
6. Када прегледате и прилагодите код по потреби, можете покренути надограђену скрипту користећи ТенсорФлов 2.0.
Важно је напоменути да је алатка ТФ Упграде В2 корисна почетна тачка за миграцију ТенсорФлов 1.к кода на ТенсорФлов 2.0. Међутим, то не гарантује потпуно неприметну транзицију, јер могу постојати случајеви када је неопходна ручна интервенција.
Алат ТФ Упграде В2 пружа згодан начин за претварање ТенсорФлов 1.12 скрипти у ТенсорФлов 2.0 скрипте за преглед. Пратећи горе наведене кораке, можете аутоматизовати већину процеса конверзије, што олакшава надоградњу постојеће кодне базе на ТенсорФлов 2.0.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Како се процес екстракције обележја у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) примењује на препознавање слика?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Може ли се ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ користити за проналажење најчешћих речи?
- Шта је ТОЦО?
- Какав је однос између одређеног броја епоха у моделу машинског учења и тачности предвиђања из покретања модела?
- Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
- Шта је АПИ суседа пакета у Неурално структурираном учењу ТенсорФлов-а?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс