Migrer de TensorFlow 1.x vers TensorFlow 2
Découvrez comment migrer votre code TensorFlow de TensorFlow 1.x vers TensorFlow 2. La conversion de votre code peut demander un peu de travail, mais chaque modification donne accès à de nouvelles fonctionnalités et à de nouveaux modèles, à une clarté et une simplicité accrues, et à un débogage plus facile. Avant de commencer la migration, lisez le guide des comportements . En bref, le processus de migration est :
- Exécutez le script automatisé pour convertir votre utilisation de l'API TF1.x en
tf.compat.v1. - Supprimez les anciens
tf.contrib.layerset remplacez-les par des symboles TF Slim . Vérifiez également TF Addons pour d'autres symbolestf.contrib. - Réécrivez les passes avant de votre modèle TF1.x pour qu'elles s'exécutent dans TF2 avec l'exécution hâtive activée.
- Validez la précision et l'exactitude numérique de votre code migré.
- Mettez à niveau votre code de formation, d'évaluation et de sauvegarde de modèle vers des équivalents TF2.
- (Facultatif) Migrez vos API
tf.compat.v1compatibles TF2, y compris l'utilisation de TF Slim , vers des API TF2 idiomatiques.
Guides de migration en vedette
Comparaison entre TensorFlow 1.x et TensorFlow 2
Découvrez en quoi l'API et les comportements de TF2 diffèrent fondamentalement de TF1.x.Mappez les modèles TF1.x vers TF2
Commencez immédiatement à utiliser les modèles TF1.x dans TF2 à l'aide de cales de modélisation.Réécrire les symboles de l'API TF1.x
Mettez à niveau par programmation certaines parties de votre code TF1.x vers TF2.Valider le code TF2 migré
Vérifiez l'exactitude de votre code TF2 migré.Sortir des estimateurs
Migrez de vos pipelines de formation Estimator vers TF2.Déplacement des colonnes de caractéristiques
Découvrez comment migrer vers les couches de prétraitement Keras à partir detf.feature_column s.
Workflows de formation CPU/GPU multi-travailleurs
Découvrez comment migrer l'Estimator distribué multi-workers vers TF2.
Flux de travail TPU
Découvrez comment migrer l'APITPUEstimator vers TF2.