الانتقال من TensorFlow 1.x إلى TensorFlow 2

تعرف على كيفية ترحيل كود TensorFlow الخاص بك من TensorFlow 1.x إلى TensorFlow 2. قد يستغرق الأمر القليل من العمل لتحويل الكود الخاص بك ، ولكن يؤدي كل تغيير إلى الوصول إلى ميزات ونماذج جديدة وزيادة الوضوح والبساطة وتصحيح الأخطاء بشكل أسهل. قبل البدء في الهجرة ، اقرأ دليل السلوكيات . باختصار ، عملية الترحيل هي:

  1. قم بتشغيل البرنامج النصي الآلي لتحويل استخدامك لـ TF1.x API إلى tf.compat.v1 .
  2. قم بإزالة tf.contrib.layers القديمة واستبدلها برموز TF Slim . تحقق أيضًا من ملحقات TF للحصول على رموز tf.contrib الأخرى.
  3. أعد كتابة التمريرات إلى الأمام لنموذج TF1.x للتشغيل في TF2 مع تمكين التنفيذ الحثيث.
  4. تحقق من صحة دقة التعليمات البرمجية التي تم ترحيلها وصحتها العددية .
  5. قم بترقية رمز التدريب والتقييم وحفظ النموذج إلى مكافئات TF2.
  6. (اختياري) قم بترحيل واجهات برمجة تطبيقات tf.compat.v1 المتوافقة مع TF2 بما في ذلك استخدام TF Slim إلى واجهات برمجة تطبيقات TF2 الاصطلاحية.
أدلة الهجرة المميزة
TensorFlow 1.x مقابل TensorFlow 2 تعرف على كيفية اختلاف واجهة TF2 API والسلوكيات بشكل أساسي عن TF1.x.
قم بتعيين نماذج TF1.x إلى TF2 ابدأ في استخدام طرازات TF1.x في TF2 على الفور باستخدام حشوات النمذجة.
أعد كتابة رموز TF1.x API قم بترقية بعض أجزاء كود TF1.x برمجيًا إلى TF2.
تحقق من صحة رمز TF2 المُرحل تحقق من صحة كود TF2 الذي تم ترحيله.
تحريك المقدرين الانتقال من خطوط تدريب المقدر إلى TF2.
تحريك أعمدة الميزة تعرف على كيفية الترحيل إلى طبقات المعالجة المسبقة لـ Keras من tf.feature_column s.
سير عمل تدريب CPU / GPU متعدد العاملين تعرف على كيفية ترحيل Estimator الموزع متعدد العاملين إلى TF2.
سير عمل TPU تعرف على كيفية ترحيل TPUEstimator API إلى TF2.
TensorFlow Lite تعرف على كيفية ترحيل كود TF Lite الذي تم إنشاؤه باستخدام TF1.x إلى TF2.