TensorFlow 1.12 სკრიპტების TensorFlow 2.0 გადახედვის სკრიპტებად გადასაყვანად შეგიძლიათ გამოიყენოთ TF Upgrade V2 ინსტრუმენტი. ეს ინსტრუმენტი შექმნილია TensorFlow 1.x კოდის TensorFlow 2.0-ზე განახლების პროცესის ავტომატიზაციისთვის, რაც დეველოპერებს გაუადვილებს არსებული კოდების ბაზების გადატანას.
TF Upgrade V2 ინსტრუმენტი უზრუნველყოფს ბრძანების ხაზის ინტერფეისს, რომელიც საშუალებას გაძლევთ გადაიყვანოთ თქვენი TensorFlow 1.x კოდი TensorFlow 2.0 თავსებად კოდში. ინსტრუმენტი აანალიზებს თქვენს კოდს და იყენებს ტრანსფორმაციების ერთობლიობას სინტაქსისა და API-ების განახლებისთვის მათი TensorFlow 2.0 ეკვივალენტებისთვის.
აქ მოცემულია ნაბიჯები TF Upgrade V2 ინსტრუმენტის გამოსაყენებლად:
1. დააინსტალირეთ TensorFlow 2.0 და TF Upgrade V2 ინსტრუმენტი:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. გახსენით ტერმინალი და გადადით დირექტორიაში, რომელიც შეიცავს თქვენს TensorFlow 1.x სკრიპტს.
3. გაუშვით TF Upgrade V2 ინსტრუმენტი:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
ჩაანაცვლეთ `your_script.py` თქვენი TensorFlow 1.x სკრიპტის სახელით და `your_script_upgraded.py` კონვერტირებული სკრიპტის სასურველი სახელით.
4. ინსტრუმენტი გააანალიზებს თქვენს სკრიპტს და გენერირებს ახალ ფაილს (`your_script_upgraded.py`) TensorFlow 2.0 თავსებადი კოდით. ის ასევე უზრუნველყოფს ანგარიშს განხორციელებული ცვლილებების შესახებ, ხაზს უსვამს ნებისმიერ პოტენციურ საკითხს, რომელიც საჭიროებს ხელით ჩარევას.
5. გადახედეთ გენერირებულ კოდს და მიმართეთ ნებისმიერ საჭირო მექანიკურ ჩარევას. TF Upgrade V2 ინსტრუმენტი ავტომატიზირებს კონვერტაციის პროცესის უმეტეს ნაწილს, მაგრამ შეიძლება იყოს შემთხვევები, როდესაც საჭიროა ხელით კორექტირება, განსაკუთრებით თუ თქვენი კოდი ეყრდნობა მოძველებულ ან ამოღებულ API-ებს.
6. მას შემდეგ რაც თქვენ გადახედავთ და დაარეგულირებთ კოდს საჭიროებისამებრ, შეგიძლიათ განახლებული სკრიპტის გაშვება TensorFlow 2.0-ის გამოყენებით.
მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ TF Upgrade V2 ინსტრუმენტი არის სასარგებლო საწყისი წერტილი TensorFlow 1.x კოდის TensorFlow 2.0-ზე გადატანისთვის. თუმცა, ეს არ იძლევა გარანტიას სრულიად უწყვეტი გადასვლის შესახებ, რადგან შეიძლება იყოს შემთხვევები, როდესაც აუცილებელია ხელით ჩარევა.
TF Upgrade V2 ინსტრუმენტი უზრუნველყოფს მოსახერხებელ გზას TensorFlow 1.12 სკრიპტების TensorFlow 2.0 გადახედვის სკრიპტებად გადასაყვანად. ზემოთ აღწერილი ნაბიჯების დაცვით, შეგიძლიათ კონვერტაციის პროცესის უმეტესი ნაწილის ავტომატიზაცია, რაც გაადვილებს თქვენი არსებული კოდების ბაზის განახლებას TensorFlow 2.0-ზე.
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