Yardım Kaggle üzerinde TensorFlow ile Büyük Bariyer Resifi korumak Meydan Üyelik

TensorFlow 1.x'ten TensorFlow 2'ye geçiş yapın

TensorFlow kodunuzu TensorFlow 1.x'ten TensorFlow 2'ye nasıl geçireceğinizi öğrenin. Kodunuzu dönüştürmek biraz zaman alabilir, ancak her değişiklik yeni özelliklere ve modellere erişim, artan netlik ve basitlik ve daha kolay hata ayıklama ile sonuçlanır. Taşınamayacak kadar başlamadan önce okumak davranışlar kılavuzu . Kısaca, geçiş süreci:

  1. Run otomatik senaryoyu için TF1.x API kullanımını dönüştürmek için tf.compat.v1 .
  2. Eski çıkarın tf.contrib.layers ve bunların yerine TF İnce sembolleri. Ayrıca kontrol TF Eklentileri diğeri için tf.contrib sembolleri.
  3. Senin yeniden yazma TF1.x modeli öne TF2 çalışmasına geçer istekli yürütme etkinken.
  4. Doğruluk ve sayısal doğru olup olmadığını onaylamak için Taşınan kod.
  5. Senin Yükseltme eğitim, değerlendirme ve modeli tasarrufu TF2 eşdeğeri kodu.
  6. (İsteğe bağlı) Geçiş senin TF2 uyumlu tf.compat.v1 API'ler dahil TF İnce deyimsel TF2 API'leri için kullanımı.
TF2 API'sinin ve davranışlarının temel olarak TF1.x'ten nasıl farklı olduğunu öğrenin.
Modelleme şimlerini kullanarak TF2'de TF1.x modellerini hemen kullanmaya başlayın.
TF1.x kodunuzun bazı bölümlerini programlı olarak TF2'ye yükseltin.
Taşınan TF2 kodunuzun doğruluğunu doğrulayın.
Tahminci eğitim işlem hatlarınızdan TF2'ye geçiş yapın.
Keras katmanların ön işleme göç öğrenin tf.feature_column s.
Dağıtık çoklu işçi geçiş yapılacağını öğrenin Estimator TF2 için.
Nasıl geçiş yapılacağını öğrenin TPUEstimator TF2 için API.
TF1.x ile oluşturulan TF Lite kodunun TF2'ye nasıl taşınacağını öğrenin.