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:
- Запустите автоматический скрипт для преобразования вашего использования API TF1.x в
tf.compat.v1
. - Удалите старые
tf.contrib.layers
и заменить их с TF Тонких символами. Также проверьте TF плагин для другихtf.contrib
символов. - Перепишите вашу модель TF1.x вперед переходит работать в TF2 с поддержкой нетерпеливым исполнения.
- Проверка точности и числовую правильность вашего мигрированного кода.
- Улучшайте подготовки, оценки и модели экономии кода TF2 эквивалентов.
- (Необязательно) Перенастройте TF2-совместимый
tf.compat.v1
API , включая TF Слим использования в идиоматических API для TF2.
Рекомендуемые руководства по миграции
TensorFlow 1.x против TensorFlow 2
Узнайте, чем API TF2 и его поведение в корне отличаются от TF1.x.Сопоставьте модели TF1.x с TF2
Сразу же начните использовать модели TF1.x в TF2, используя моделирующие прокладки.Перепишите символы API TF1.x
Программно обновите некоторые части вашего кода TF1.x до TF2.Проверить перенесенный код TF2
Проверьте правильность перенесенного кода TF2.Удаление оценщиков
Выполните переход с обучающих конвейеров Оценщика на TF2.Удаление столбцов функций
Узнайте , как перейти на Keras предобработки слоев изtf.feature_column
s.
Рабочие процессы обучения ЦП / ГП с несколькими рабочими
Узнайте , как перенести мульти-работник распределеннойEstimator
в TF2.
Рабочие процессы ТПУ
Узнайте , как перенестиTPUEstimator
API для TF2.