Помогают защитить Большой Барьерный Риф с TensorFlow на Kaggle Присоединяйтесь вызов

Переход с TensorFlow 1.x на TensorFlow 2

Узнайте, как перенести код TensorFlow с TensorFlow 1.x на TensorFlow 2. Для преобразования кода может потребоваться небольшая работа, но каждое изменение приводит к доступу к новым функциям и моделям, повышенной ясности и простоте, а также упрощению отладки. Перед началом мигрировать, прочитайте руководство форм поведения . Вкратце процесс миграции:

  1. Запустите автоматический скрипт для преобразования вашего использования API TF1.x в tf.compat.v1 .
  2. Удалите старые tf.contrib.layers и заменить их с TF Тонких символами. Также проверьте TF плагин для других tf.contrib символов.
  3. Перепишите вашу модель TF1.x вперед переходит работать в TF2 с поддержкой нетерпеливым исполнения.
  4. Проверка точности и числовую правильность вашего мигрированного кода.
  5. Улучшайте подготовки, оценки и модели экономии кода TF2 эквивалентов.
  6. (Необязательно) Перенастройте TF2-совместимый tf.compat.v1 API , включая TF Слим использования в идиоматических API для TF2.
Узнайте, чем API TF2 и его поведение в корне отличаются от TF1.x.
Сразу же начните использовать модели TF1.x в TF2, используя моделирующие прокладки.
Программно обновите некоторые части вашего кода TF1.x до TF2.
Проверьте правильность перенесенного кода TF2.
Выполните переход с обучающих конвейеров Оценщика на TF2.
Узнайте , как перейти на Keras предобработки слоев из tf.feature_column s.
Узнайте , как перенести мульти-работник распределенной Estimator в TF2.
Узнайте , как перенести TPUEstimator API для TF2.
Узнайте, как перенести код TF Lite, созданный с помощью TF1.x, в TF2.