برای تبدیل اسکریپت های TensorFlow 1.12 به اسکریپت های پیش نمایش TensorFlow 2.0، می توانید از ابزار TF Upgrade V2 استفاده کنید. این ابزار برای خودکارسازی فرآیند ارتقاء کد TensorFlow 1.x به TensorFlow 2.0 طراحی شده است و انتقال کدهای موجود را برای توسعه دهندگان آسان تر می کند.
ابزار TF Upgrade V2 یک رابط خط فرمان را فراهم می کند که به شما امکان می دهد کد TensorFlow 1.x خود را به کد سازگار با TensorFlow 2.0 تبدیل کنید. این ابزار کد شما را تجزیه و تحلیل می کند و مجموعه ای از تبدیل ها را برای به روز رسانی نحو و API ها به معادل های TensorFlow 2.0 اعمال می کند.
در اینجا مراحل استفاده از ابزار TF Upgrade V2 آمده است:
1. TensorFlow 2.0 و ابزار TF Upgrade V2 را نصب کنید:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. یک ترمینال را باز کنید و به دایرکتوری حاوی اسکریپت TensorFlow 1.x بروید.
3. ابزار TF Upgrade V2 را اجرا کنید:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
«your_script.py» را با نام اسکریپت TensorFlow 1.x و «your_script_upgraded.py» را با نام دلخواه اسکریپت تبدیل شده جایگزین کنید.
4. این ابزار اسکریپت شما را تجزیه و تحلیل می کند و یک فایل جدید ('your_script_upgraded.py') با کد سازگار با TensorFlow 2.0 ایجاد می کند. همچنین گزارشی از تغییرات ایجاد شده ارائه میکند و هر گونه مشکل احتمالی که نیاز به مداخله دستی دارد را برجسته میکند.
5. کد تولید شده را مرور کنید و هرگونه مداخله دستی مورد نیاز را بررسی کنید. ابزار TF Upgrade V2 بیشتر فرآیند تبدیل را خودکار می کند، اما ممکن است مواردی وجود داشته باشد که تنظیمات دستی لازم باشد، به خصوص اگر کد شما به API های منسوخ یا حذف شده متکی باشد.
6. هنگامی که کد را در صورت نیاز بررسی و تنظیم کردید، می توانید اسکریپت ارتقا یافته را با استفاده از TensorFlow 2.0 اجرا کنید.
توجه به این نکته مهم است که ابزار TF Upgrade V2 یک نقطه شروع مفید برای انتقال کد TensorFlow 1.x به TensorFlow 2.0 است. با این حال، انتقال کاملاً بدون درز را تضمین نمی کند، زیرا ممکن است مواردی وجود داشته باشد که مداخله دستی لازم باشد.
ابزار TF Upgrade V2 روشی مناسب برای تبدیل اسکریپت های TensorFlow 1.12 به اسکریپت های پیش نمایش TensorFlow 2.0 ارائه می دهد. با دنبال کردن مراحل ذکر شده در بالا، میتوانید بیشتر فرآیند تبدیل را خودکار کنید و ارتقای پایگاه کد موجود خود را به TensorFlow 2.0 آسانتر میکند.
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