TensorFlow 2-ში TF განახლების V2.0 ინსტრუმენტის მიზანია დაეხმაროს დეველოპერებს არსებული კოდის განახლებაში TensorFlow 1.x-დან TensorFlow 2.0-მდე. ეს ინსტრუმენტი უზრუნველყოფს კოდის შეცვლის ავტომატიზებულ გზას, რაც უზრუნველყოფს TensorFlow-ის ახალ ვერსიასთან თავსებადობას. ის შექმნილია კოდის მიგრაციის პროცესის გასამარტივებლად, დეველოპერებისთვის საჭირო ძალისხმევის შესამცირებლად, რათა მოახდინონ თავიანთი მოდელები და აპლიკაციები TensorFlow-ის უახლეს გამოშვებასთან.
TensorFlow 2.0-ში ერთ-ერთი მთავარი ცვლილება არის ნაგულისხმევი შესრულების, როგორც ნაგულისხმევი რეჟიმის დანერგვა. TensorFlow 1.x-ში დეველოპერებს უნდა დაედგინათ გამოთვლითი გრაფიკი და შემდეგ შეესრულებინათ იგი სესიის ფარგლებში. თუმცა, TensorFlow 2.0 იძლევა დაუყოვნებელი შესრულების საშუალებას, რაც აადვილებს მოდელებზე გამართვას და გამეორებას. TF განახლების V2 ინსტრუმენტი გეხმარებათ კოდის გარდაქმნაში, რათა გამოიყენოს მონდომებული შესრულება და TensorFlow 2.0-ში დანერგილი სხვა ახალი ფუნქციები.
TF განახლების V2 ინსტრუმენტი უზრუნველყოფს რამდენიმე ფუნქციონირებას, რათა ხელი შეუწყოს მიგრაციის პროცესს. მას შეუძლია ავტომატურად გადაიყვანოს TensorFlow 1.x კოდი TensorFlow 2.0 კოდში, განაახლოს სინტაქსი და API ზარები. ეს მოიცავს მოძველებული ფუნქციების და მოდულების შეცვლას მათი ექვივალენტური ანალოგებით TensorFlow 2.0-ში. ინსტრუმენტი ასევე ეხმარება თავსებადობის საკითხების გადაჭრაში კოდის შაბლონების იდენტიფიცირებით, რომლებიც შეიძლება დაირღვეს ახალ ვერსიაში და შემოგვთავაზეს შესაბამისი ცვლილებები.
გარდა ამისა, TF განახლების V2 ინსტრუმენტი ქმნის დეტალურ ანგარიშს, რომელიც ხაზს უსვამს კოდში განხორციელებულ ცვლილებებს. ეს ანგარიში ეხმარება დეველოპერებს გააცნობიერონ ხელსაწყოს მიერ განხორციელებული ცვლილებები და აწვდიან ინფორმაციას კოდის იმ სფეროების შესახებ, რომლებიც საჭიროებენ ხელით ჩარევას. ამ ანალიზის მიწოდებით ინსტრუმენტი უზრუნველყოფს გამჭვირვალობას და საშუალებას აძლევს დეველოპერებს სრული კონტროლი ჰქონდეთ მიგრაციის პროცესზე.
TF განახლების V2 ინსტრუმენტის ფუნქციონალურობის საილუსტრაციოდ, განიხილეთ მარტივი მაგალითი. დავუშვათ, გვაქვს TensorFlow 1.x კოდის ნაწყვეტი, რომელიც განსაზღვრავს ძირითადი ნერვული ქსელის მოდელს `tf.layers` მოდულის გამოყენებით:
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
TF განახლების V2 ინსტრუმენტის გამოყენებით, კოდი შეიძლება ავტომატურად გარდაიქმნას TensorFlow 2.0 სინტაქსად:
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)
ამ მაგალითში ინსტრუმენტი აახლებს იმპორტის განცხადებებს, რათა გამოიყენოს თავსებადობის მოდულები (`tensorflow.compat.v1` და `tensorflow.compat.v2`). ის ასევე ცვლის `tf.layers.dense` ფუნქციას ექვივალენტური `tf2.keras.layers.Dense` კლასით TensorFlow 2.0 API-დან.
TF განახლების V2 ინსტრუმენტი TensorFlow 2.0-ში ემსახურება კოდის მიგრაციის პროცესის გამარტივებას TensorFlow 1.x-დან TensorFlow 2.0-ზე. ის ავტომატიზირებს კოდის კონვერტაციას, უზრუნველყოფს ახალ ვერსიასთან თავსებადობას და უზრუნველყოფს განხორციელებული ცვლილებების დეტალურ ანგარიშს. ეს ინსტრუმენტი მნიშვნელოვნად ამცირებს დეველოპერებისთვის საჭირო ძალისხმევას არსებული კოდის განახლებისთვის, რაც მათ საშუალებას აძლევს ისარგებლონ TensorFlow 2.0-ში დანერგილი ახალი ფუნქციებითა და გაუმჯობესებებით.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები:
- როგორ შეიძლება გამოვიყენოთ ჩაშენებული ფენა სიტყვების ვექტორებად წარმოდგენის ნაკვეთისთვის სათანადო ღერძების ავტომატურად მინიჭებისთვის?
- რა არის CNN-ში მაქსიმალური გაერთიანების მიზანი?
- როგორ გამოიყენება ფუნქციის ამოღების პროცესი კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში (CNN) გამოსახულების ამოცნობაზე?
- საჭიროა თუ არა ასინქრონული სწავლის ფუნქციის გამოყენება TensorFlow.js-ში გაშვებული მანქანური სწავლების მოდელებისთვის?
- რა არის TensorFlow Keras Tokenizer API სიტყვების მაქსიმალური რაოდენობის პარამეტრი?
- შეიძლება თუ არა TensorFlow Keras Tokenizer API-ის გამოყენება ყველაზე ხშირი სიტყვების მოსაძებნად?
- რა არის TOCO?
- რა კავშირია მანქანური სწავლის მოდელში რამდენიმე ეპოქასა და მოდელის გაშვების პროგნოზის სიზუსტეს შორის?
- აწარმოებს თუ არა API მეზობლების პაკეტი TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურირებულ სწავლებას, აწარმოებს გაძლიერებულ სასწავლო მონაცემთა ბაზას ბუნებრივი გრაფიკის მონაცემებზე დაყრდნობით?
- რა არის პაკეტის მეზობლების API TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურულ სწავლებაში?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-ში