هدف از ابزار ارتقاء TF V2 در TensorFlow 2.0 کمک به توسعه دهندگان در ارتقاء کد موجود خود از TensorFlow 1.x به TensorFlow 2.0 است. این ابزار یک روش خودکار برای اصلاح کد ارائه می دهد و از سازگاری با نسخه جدید TensorFlow اطمینان حاصل می کند. این برنامه برای ساده کردن فرآیند انتقال کد طراحی شده است و تلاش توسعه دهندگان را برای تطبیق مدل ها و برنامه های خود با آخرین نسخه TensorFlow کاهش می دهد.
یکی از تغییرات عمده در TensorFlow 2.0، معرفی اجرای مشتاقانه به عنوان حالت پیش فرض است. در TensorFlow 1.x، توسعه دهندگان باید یک نمودار محاسباتی تعریف می کردند و سپس آن را در یک جلسه اجرا می کردند. با این حال، TensorFlow 2.0 امکان اجرای فوری را فراهم می کند و اشکال زدایی و تکرار روی مدل ها را آسان تر می کند. ابزار ارتقاء TF V2 به تغییر کد برای استفاده از اجرای مشتاقانه و سایر ویژگی های جدید معرفی شده در TensorFlow 2.0 کمک می کند.
ابزار ارتقاء TF V2 چندین عملکرد را برای تسهیل فرآیند مهاجرت فراهم می کند. میتواند بهطور خودکار کد TensorFlow 1.x را به کد TensorFlow 2.0 تبدیل کند و نحو و فراخوانهای API را بهروزرسانی کند. این شامل جایگزینی توابع و ماژول های منسوخ شده با همتاهای مشابه خود در TensorFlow 2.0 است. این ابزار همچنین با شناسایی الگوهای کدی که ممکن است در نسخه جدید خراب شود و پیشنهاد اصلاحات مناسب به حل مشکلات سازگاری کمک می کند.
علاوه بر این، ابزار ارتقای TF V2 گزارش مفصلی تولید می کند که تغییرات ایجاد شده در کد را برجسته می کند. این گزارش به توسعهدهندگان کمک میکند تا تغییرات ایجاد شده توسط ابزار را درک کنند و بینشهایی را در زمینههایی از کد که نیاز به مداخله دستی دارند، ارائه میکند. با ارائه این تحلیل، این ابزار شفافیت را تضمین می کند و توسعه دهندگان را قادر می سازد تا کنترل کاملی بر روند مهاجرت داشته باشند.
برای نشان دادن عملکرد ابزار ارتقاء TF V2، یک مثال ساده را در نظر بگیرید. فرض کنید ما یک قطعه کد TensorFlow 1.x داریم که یک مدل شبکه عصبی پایه را با استفاده از ماژول «tf.layers» تعریف می کند:
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
با استفاده از ابزار ارتقای TF V2، کد را می توان به طور خودکار به نحو TensorFlow 2.0 تبدیل کرد:
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)
در این مثال، ابزار برای استفاده از ماژولهای سازگاری ("tensorflow.compat.v1" و "tensorflow.compat.v2"، دستورهای import را بهروزرسانی میکند. همچنین تابع «tf.layers.dense» را با کلاس «tf2.keras.layers.Dense» معادل از API TensorFlow 2.0 جایگزین میکند.
ابزار ارتقاء TF V2 در TensorFlow 2.0 به منظور ساده سازی فرآیند انتقال کد از TensorFlow 1.x به TensorFlow 2.0 است. تبدیل کد را خودکار می کند و از سازگاری با نسخه جدید اطمینان می دهد و گزارشی دقیق از تغییرات ایجاد شده ارائه می دهد. این ابزار به طور قابل توجهی تلاش لازم برای توسعه دهندگان برای ارتقاء کد موجود خود را کاهش می دهد و آنها را قادر می سازد از ویژگی ها و پیشرفت های جدید معرفی شده در TensorFlow 2.0 استفاده کنند.
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