Migracja z TensorFlow 1.x do TensorFlow 2
Dowiedz się, jak przeprowadzić migrację kodu TensorFlow z TensorFlow 1.x do TensorFlow 2. Konwersja kodu może zająć trochę pracy, ale każda zmiana skutkuje dostępem do nowych funkcji i modeli, większą przejrzystością i prostotą oraz łatwiejszym debugowaniem. Przed rozpoczęciem migracji zapoznaj się z przewodnikiem dotyczącym zachowań . W skrócie proces migracji to:
- Uruchom zautomatyzowany skrypt, aby przekonwertować użycie interfejsu API TF1.x na
tf.compat.v1
. - Usuń stare
tf.contrib.layers
i zastąp je symbolami TF Slim . Sprawdź również dodatki TF pod kątem innych symbolitf.contrib
. - Przepisz przebiegi do przodu modelu TF1.x, aby uruchomić je w TF2 z włączonym szybkim wykonywaniem.
- Sprawdź dokładność i poprawność liczbową migrowanego kodu.
- Uaktualnij swój kod szkolenia, oceny i zapisywania modelu do odpowiedników TF2.
- (Opcjonalnie) Przeprowadź migrację zgodnych z TF2 interfejsów API
tf.compat.v1
w tym użycia TF Slim , do idiomatycznych interfejsów API TF2.
Polecane przewodniki dotyczące migracji
TensorFlow 1.x kontra TensorFlow 2
Dowiedz się, jak interfejs API i zachowania TF2 różnią się zasadniczo od TF1.x.Mapuj modele TF1.x na TF2
Zacznij używać modeli TF1.x w TF2 od razu, używając podkładek modelujących.Przepisz symbole API TF1.x
Programowo uaktualnij niektóre części kodu TF1.x do TF2.Sprawdź poprawność zmigrowanego kodu TF2
Sprawdź poprawność zmigrowanego kodu TF2.Odejście od estymatorów
Przeprowadź migrację z potoków szkoleniowych programu Estimator do TF2.Wychodzenie z kolumn funkcji
Dowiedz się, jak przeprowadzić migrację do warstw przetwarzania wstępnego Keras ztf.feature_column
s.
Procesy szkoleniowe dotyczące procesora/GPU dla wielu pracowników
Dowiedz się, jak przeprowadzić migracjęEstimator
rozproszonego z wieloma pracownikami do TF2.
Przepływy pracy w TPU
Dowiedz się, jak przeprowadzić migrację interfejsuTPUEstimator
API do TF2.