هنگام ارتقاء کد موجود خود برای TensorFlow 2.0، ممکن است فرآیند تبدیل با عملکردهای خاصی روبرو شود که به طور خودکار ارتقاء داده نمی شوند. در چنین مواردی، چندین مرحله وجود دارد که می توانید برای رفع این مشکل و اطمینان از ارتقای موفقیت آمیز کد خود انجام دهید.
1. درک تغییرات در TensorFlow 2.0: قبل از تلاش برای ارتقاء کد خود، مهم است که درک روشنی از تغییرات ایجاد شده در TensorFlow 2.0 داشته باشید. TensorFlow 2.0 نسبت به نسخههای قبلی خود دستخوش تغییرات قابل توجهی شده است، از جمله معرفی اجرای مشتاق به عنوان حالت پیشفرض، حذف جلسات سراسری و اتخاذ یک API بیشتر پایتونیک. آشنایی با این تغییرات به شما کمک می کند تا متوجه شوید که چرا برخی از توابع ممکن است قابل ارتقا نباشند و چگونه به آنها رسیدگی کنید.
2. شناسایی توابع ایجاد کننده مشکلات: هنگامی که فرآیند تبدیل با توابعی روبرو می شود که نمی توان آنها را ارتقا داد، شناسایی این توابع و درک اینکه چرا نمی توان آنها را به طور خودکار ارتقا داد ضروری است. این را می توان با بررسی دقیق پیام های خطا یا هشدارهای ایجاد شده در طول فرآیند تبدیل انجام داد. پیام های خطا بینش های ارزشمندی را در مورد مسائل خاصی که از ارتقاء جلوگیری می کند ارائه می دهد.
3. با اسناد TensorFlow مشورت کنید: TensorFlow مستندات جامعی را ارائه می دهد که جنبه های مختلف کتابخانه از جمله فرآیند ارتقا را پوشش می دهد. مستندات TensorFlow توضیحات مفصلی از تغییرات معرفی شده در TensorFlow 2.0 ارائه می دهد و راهنمایی هایی را در مورد نحوه رسیدگی به سناریوهای خاص ارائه می دهد. مشاوره با مستندات می تواند به شما در درک محدودیت های فرآیند تبدیل و ارائه رویکردهای جایگزین برای ارتقاء عملکردهای مشکل ساز کمک کند.
4. اصلاح دستی کد: اگر عملکردهای خاصی را نمی توان به طور خودکار ارتقا داد، ممکن است لازم باشد کد را به صورت دستی تغییر دهید تا با TensorFlow 2.0 سازگار شود. این شامل بازنویسی یا تغییر کد برای استفاده از APIها و ویژگیهای جدید TensorFlow 2.0 است. مراحل خاص مورد نیاز برای بازسازی دستی به ماهیت عملکردهایی که باعث مشکلات می شوند بستگی دارد. مهم است که کد را به دقت تجزیه و تحلیل کنید و تغییرات ایجاد شده در TensorFlow 2.0 را در نظر بگیرید تا از عملکرد صحیح کد refactored اطمینان حاصل کنید.
5. به دنبال پشتیبانی انجمن باشید: TensorFlow دارای یک جامعه پر جنب و جوش از توسعه دهندگان و کاربرانی است که اغلب مایل به کمک در مورد مسائل مربوط به کد هستند. اگر در ارتقای عملکردهای خاص با مشکلاتی مواجه شدید، از طریق انجمن ها، لیست های پستی یا سایر پلتفرم های آنلاین با انجمن TensorFlow ارتباط برقرار کنید. جامعه میتواند بینشها، پیشنهادها یا حتی نمونههایی از نحوه ارتقای عملکردهای مشکلساز ارائه دهد.
6. تست و اعتبارسنجی کد ارتقا یافته: پس از بازآفرینی دستی کد، بسیار مهم است که به طور کامل کد ارتقا یافته را آزمایش و اعتبار سنجی کنید. این شامل اجرای کد بر روی مجموعه داده های مناسب یا موارد آزمایشی و اطمینان از اینکه نتایج مورد انتظار را تولید می کند، می باشد. آزمایش به شناسایی هرگونه خطا یا مشکلی که در طول فرآیند ارتقاء معرفی شده است کمک می کند و به شما امکان می دهد تنظیمات لازم را انجام دهید.
اگر هنگام ارتقا به TensorFlow 2.0، فرآیند تبدیل قادر به ارتقاء عملکردهای خاصی در کد شما نیست، درک تغییرات در TensorFlow 2.0، شناسایی توابع مشکل ساز، مراجعه به اسناد TensorFlow، اصلاح دستی کد، جستجوی پشتیبانی انجمن، و کد ارتقا یافته را تست و تایید کنید. با دنبال کردن این مراحل، میتوانید با موفقیت کدهای موجود خود را برای TensorFlow 2.0 ارتقا دهید و از ویژگیها و پیشرفتهای جدید آن بهره ببرید.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول EITC/AI/TFF TensorFlow:
- چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
- هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
- فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
- آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
- پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
- آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
- TOCO چیست؟
- رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
- آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید