This page was translated by the Cloud Translation API.
Switch to English

স্বয়ংক্রিয়ভাবে টেনসরফ্লো 2 তে কোড আপগ্রেড করুন

টেনসরফ্লো.আর.জে দেখুন গুগল কোলাবে চালান গিটহাবের উত্স দেখুন নোটবুক ডাউনলোড করুন

টেনসরফ্লো ২.০ এ অনেকগুলি এপিআই পরিবর্তনগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যেমন আর্গুমেন্টগুলি পুনরায় অর্ডার করা, প্রতীকগুলির নাম পরিবর্তনকরণ এবং পরামিতিগুলির জন্য ডিফল্ট মান পরিবর্তন করা। এই সমস্ত পরিবর্তন ম্যানুয়ালি সম্পাদন করা ক্লান্তিকর এবং ত্রুটির প্রবণ হবে। পরিবর্তনগুলি প্রবাহিত করতে এবং আপনার TF 2.0 তে যতটা সম্ভব tf_upgrade_v2 রূপান্তর করার জন্য, tf_upgrade_v2 নতুন API এ উত্তরণ লিগ্যাসি কোডটি সহায়তা করার জন্য tf_upgrade_v2 ইউটিলিটি তৈরি করেছে।

সাধারণ ব্যবহার এর মতো:

tf_upgrade_v2 \
  --intree my_project/ \
  --outtree my_project_v2/ \
  --reportfile report.txt

এটি বিদ্যমান টেনসরফ্লো 1.x পাইথন স্ক্রিপ্টগুলি টেনসরফ্লো 2.0 তে রূপান্তর করে আপনার আপগ্রেড প্রক্রিয়াটিকে ত্বরান্বিত করবে।

রূপান্তর স্ক্রিপ্ট যথাসম্ভব স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিযুক্ত হয়, তবে এখনও রয়েছে সিন্টেক্সটিক্যাল এবং স্টাইলিস্টিক পরিবর্তন যা স্ক্রিপ্ট দ্বারা সম্পাদন করা যায় না।

সামঞ্জস্যতা মডিউল

কিছু স্ট্রিং প্রতিস্থাপন ব্যবহার করে কিছু এপিআই প্রতীকগুলি আপগ্রেড করা যায় না। আপনার কোডটি এখনও টেনসরফ্লো ২.০ এ সমর্থিত রয়েছে তা নিশ্চিত করতে, আপগ্রেড স্ক্রিপ্টটিতে একটি compat.v1 মডিউল রয়েছে। এই মডিউলটি tf.foo মতো টিএফ 1.x চিহ্নের পরিবর্তে সমতুল্য tf.compat.v1.foo রেফারেন্স স্থাপন করে। সামঞ্জস্যতা মডিউলটি দুর্দান্ত হলেও, আমরা আপনাকে পরামর্শ দিচ্ছি যে আপনি ম্যানুয়ালি প্রতিস্থাপনগুলি tf.compat.v1 করুন এবং তাদের tf.* তে নতুন tf.compat.v1 স্থানান্তর করুন tf.* যত দ্রুত সম্ভব tf.compat.v1 নেমস্পেসের পরিবর্তে নামস্থান।

টেনসরফ্লো ২.x মডিউল tf.flags কারণে (উদাহরণস্বরূপ, tf.flags এবং tf.contrib ), কিছু পরিবর্তন compat.v1 স্যুইচ করে কাজ করা যায় না। এই কোডটি আপগ্রেড করতে অতিরিক্ত গ্রন্থাগার (উদাহরণস্বরূপ, absl.flags ) ব্যবহার করা বা টেনসরফ্লো / অ্যাডনগুলিতে কোনও প্যাকেজে স্যুইচ করা প্রয়োজন হতে পারে।

এই গাইডের বাকি অংশগুলি কীভাবে আপগ্রেড স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করবেন তা প্রদর্শন করে। আপগ্রেড স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করা সহজ, তবে আপনি দৃ process়ভাবে পুনঃসংশোধন করেছেন যে আপনি নিম্নলিখিত প্রক্রিয়ার অংশ হিসাবে স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করেন:

  1. ইউনিট টেস্ট : নিশ্চিত করুন যে আপনি যে কোডটি আপগ্রেড করছেন তার যুক্তিসঙ্গত কভারেজ সহ ইউনিট টেস্ট স্যুট রয়েছে। এটি পাইথন কোড, সুতরাং ভাষা আপনাকে বহু শ্রেণীর ভুল থেকে রক্ষা করবে না। আপনার যে কোনও নির্ভরতা ইতিমধ্যে টেনসরফ্লো ২.০ এর সাথে সামঞ্জস্য রাখতে আপগ্রেড করা হয়েছে তাও নিশ্চিত করুন।

  2. টেনসরফ্লো 1.14 ইনস্টল করুন : আপনার টেনসরফ্লো সর্বশেষতম টেনসরফ্লো 1.x সংস্করণে আপগ্রেড করুন, কমপক্ষে 1.14। এর মধ্যে tf.compat.v2 এ চূড়ান্ত টেনসরফ্লো 2.0 এপিআই অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

  3. 1.14 সহ পরীক্ষা: নিশ্চিত করুন যে আপনার ইউনিট পরীক্ষাগুলি এই সময়ে পাস করেছে pass আপনি আপগ্রেড করার সাথে সাথে এগুলি বারবার চালিয়ে যাবেন তাই সবুজ থেকে শুরু করা গুরুত্বপূর্ণ।

  4. আপগ্রেড স্ক্রিপ্টটি চালান: আপনার পুরো উত্স ট্রিতে tf_upgrade_v2 চালান, পরীক্ষাগুলি অন্তর্ভুক্ত। এটি আপনার কোডটিকে এমন ফর্ম্যাটে আপগ্রেড করবে যেখানে এটি কেবল টেনসরফ্লো ২.০ এ উপলব্ধ প্রতীক ব্যবহার করে। tf.compat.v1 প্রতীকগুলি tf.compat.v1 দিয়ে অ্যাক্সেস করা হবে। এগুলি অবশেষে ম্যানুয়াল মনোযোগ প্রয়োজন, তবে অবিলম্বে নয়।

  5. টেনসরফ্লো 1.14 দিয়ে রূপান্তরিত পরীক্ষাগুলি চালান : আপনার কোডটি এখনও টেনসরফ্লো 1.14 এ সূক্ষ্মভাবে চালানো উচিত। আবার আপনার ইউনিট পরীক্ষা চালান। এখানে আপনার পরীক্ষাগুলিতে কোনও ত্রুটি হওয়ার অর্থ আপগ্রেড স্ক্রিপ্টে একটি বাগ আছে। দয়া করে আমাদের জানান

  6. সতর্কতা ও ত্রুটির জন্য আপগ্রেড প্রতিবেদনটি পরীক্ষা করুন : স্ক্রিপ্টটি একটি প্রতিবেদন ফাইল লিখেছে যা আপনাকে যে কোনও রূপান্তর ডাবল-চেক করতে হবে বা আপনার নেওয়া কোনও ম্যানুয়াল পদক্ষেপের ব্যাখ্যা দেয়। উদাহরণস্বরূপ: অবদানের যে কোনও অবশিষ্ট দৃষ্টান্ত অপসারণের জন্য ম্যানুয়াল ক্রিয়া প্রয়োজন। আরও নির্দেশাবলীর জন্য দয়া করে আরএফসির সাথে পরামর্শ করুন

  7. টেনসরফ্লো ২.০ ইনস্টল করুন : এই মুহুর্তে টেনসরফ্লো ২.০ এ স্যুইচ করা নিরাপদ হওয়া উচিত

  8. v1.disable_v2_behavior দিয়ে পরীক্ষা করুন: পরীক্ষাগুলি মূল ফাংশনে al v1.disable_v2_behavior() এর সাথে আপনার পরীক্ষাগুলি পুনরায় চালনা করা উচিত 1.14 এর নিচে চলার মত একই ফলাফল দেওয়া উচিত।

  9. ভি 2 আচরণটি সক্ষম করুন : এখন আপনার পরীক্ষাগুলি ভি 2 এপিআই ব্যবহার করে কাজ করে, আপনি ভি 2 আচরণ চালু করতে শুরু করতে পারেন। আপনার কোডটি কীভাবে লেখা হয় তার উপর নির্ভর করে কিছু পরিবর্তন প্রয়োজন হতে পারে। বিশদ জানতে মাইগ্রেশন গাইড দেখুন।

আপগ্রেড স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে

সেটআপ

শুরু করার আগে টেনসরলফ্লো 2.0 ইনস্টল করা আছে তা নিশ্চিত করুন ensure

 import tensorflow as tf

print(tf.__version__)
 
2.2.0

টেনসরফ্লো / মডেল গিট রিপোজিটরি ক্লোন করুন যাতে পরীক্ষার জন্য আপনার কাছে কিছু কোড রয়েছে:

git clone --branch r1.13.0 --depth 1 https://github.com/tensorflow/models
Cloning into 'models'...
remote: Enumerating objects: 2927, done.[K
remote: Counting objects: 100% (2927/2927), done.[K
remote: Compressing objects: 100% (2449/2449), done.[K
remote: Total 2927 (delta 509), reused 2036 (delta 403), pack-reused 0[K
Receiving objects: 100% (2927/2927), 369.04 MiB | 21.01 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (509/509), done.
Checking out files: 100% (2768/2768), done.

সাহায্য পড়ুন

স্ক্রিপ্টটি টেনসরফ্লো দিয়ে ইনস্টল করা উচিত। এখানে অন্তর্নির্মিত সহায়তা:

tf_upgrade_v2 -h
usage: tf_upgrade_v2 [-h] [--infile INPUT_FILE] [--outfile OUTPUT_FILE]
                     [--intree INPUT_TREE] [--outtree OUTPUT_TREE]
                     [--copyotherfiles COPY_OTHER_FILES] [--inplace]
                     [--no_import_rename] [--reportfile REPORT_FILENAME]
                     [--mode {DEFAULT,SAFETY}] [--print_all]

Convert a TensorFlow Python file from 1.x to 2.0

Simple usage:
  tf_upgrade_v2.py --infile foo.py --outfile bar.py
  tf_upgrade_v2.py --infile foo.ipynb --outfile bar.ipynb
  tf_upgrade_v2.py --intree ~/code/old --outtree ~/code/new

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --infile INPUT_FILE   If converting a single file, the name of the file to
                        convert
  --outfile OUTPUT_FILE
                        If converting a single file, the output filename.
  --intree INPUT_TREE   If converting a whole tree of files, the directory to
                        read from (relative or absolute).
  --outtree OUTPUT_TREE
                        If converting a whole tree of files, the output
                        directory (relative or absolute).
  --copyotherfiles COPY_OTHER_FILES
                        If converting a whole tree of files, whether to copy
                        the other files.
  --inplace             If converting a set of files, whether to allow the
                        conversion to be performed on the input files.
  --no_import_rename    Not to rename import to compact.v2 explicitly.
  --reportfile REPORT_FILENAME
                        The name of the file where the report log is
                        stored.(default: report.txt)
  --mode {DEFAULT,SAFETY}
                        Upgrade script mode. Supported modes: DEFAULT: Perform
                        only straightforward conversions to upgrade to 2.0. In
                        more difficult cases, switch to use compat.v1. SAFETY:
                        Keep 1.* code intact and import compat.v1 module.
  --print_all           Print full log to stdout instead of just printing
                        errors

টিএফ 1 কোডের উদাহরণ

এখানে একটি সাধারণ টেনসরফ্লো 1.0 স্ক্রিপ্ট রয়েছে:

head -n 65 models/samples/cookbook/regression/custom_regression.py | tail -n 10
  # Calculate loss using mean squared error
  average_loss = tf.losses.mean_squared_error(labels, predictions)

  # Pre-made estimators use the total_loss instead of the average,
  # so report total_loss for compatibility.
  batch_size = tf.shape(labels)[0]
  total_loss = tf.to_float(batch_size) * average_loss

  if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:
    optimizer = params.get("optimizer", tf.train.AdamOptimizer)

টেনসরফ্লো ২.০ ইনস্টল করে এটি চলবে না:

(cd models/samples/cookbook/regression && python custom_regression.py)
Traceback (most recent call last):
  File "custom_regression.py", line 162, in <module>
    tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'logging'

ফাইল

আপগ্রেড স্ক্রিপ্টটি একক পাইথন ফাইলে চালানো যেতে পারে:

 !tf_upgrade_v2 \
  --infile models/samples/cookbook/regression/custom_regression.py \
  --outfile /tmp/custom_regression_v2.py
 
INFO line 38:8: Renamed 'tf.feature_column.input_layer' to 'tf.compat.v1.feature_column.input_layer'
INFO line 43:10: Renamed 'tf.layers.dense' to 'tf.compat.v1.layers.dense'
INFO line 46:17: Renamed 'tf.layers.dense' to 'tf.compat.v1.layers.dense'
INFO line 57:17: tf.losses.mean_squared_error requires manual check. tf.losses have been replaced with object oriented versions in TF 2.0 and after. The loss function calls have been converted to compat.v1 for backward compatibility. Please update these calls to the TF 2.0 versions.
INFO line 57:17: Renamed 'tf.losses.mean_squared_error' to 'tf.compat.v1.losses.mean_squared_error'
INFO line 61:15: Added keywords to args of function 'tf.shape'
INFO line 62:15: Changed tf.to_float call to tf.cast(..., dtype=tf.float32).
INFO line 65:40: Renamed 'tf.train.AdamOptimizer' to 'tf.compat.v1.train.AdamOptimizer'
INFO line 68:39: Renamed 'tf.train.get_global_step' to 'tf.compat.v1.train.get_global_step'
INFO line 83:9: tf.metrics.root_mean_squared_error requires manual check. tf.metrics have been replaced with object oriented versions in TF 2.0 and after. The metric function calls have been converted to compat.v1 for backward compatibility. Please update these calls to the TF 2.0 versions.
INFO line 83:9: Renamed 'tf.metrics.root_mean_squared_error' to 'tf.compat.v1.metrics.root_mean_squared_error'
INFO line 142:23: Renamed 'tf.train.AdamOptimizer' to 'tf.compat.v1.train.AdamOptimizer'
INFO line 162:2: Renamed 'tf.logging.set_verbosity' to 'tf.compat.v1.logging.set_verbosity'
INFO line 162:27: Renamed 'tf.logging.INFO' to 'tf.compat.v1.logging.INFO'
INFO line 163:2: Renamed 'tf.app.run' to 'tf.compat.v1.app.run'
TensorFlow 2.0 Upgrade Script
-----------------------------
Converted 1 files
Detected 0 issues that require attention
--------------------------------------------------------------------------------


Make sure to read the detailed log 'report.txt'


কোডটির জন্য কোনও সমাধান না পাওয়া গেলে স্ক্রিপ্ট ত্রুটিগুলি মুদ্রণ করবে।

ডিরেক্টরি গাছ

সাধারণ প্রকল্পগুলি, এই সাধারণ উদাহরণ সহ, একাধিক ফাইল ব্যবহার করবে। সাধারণত একটি সম্পূর্ণ প্যাকেজ আপগ্রেড করতে চান, যাতে স্ক্রিপ্টটি ডিরেক্টরি ট্রিতেও চালানো যায়:

 # upgrade the .py files and copy all the other files to the outtree
!tf_upgrade_v2 \
    --intree models/samples/cookbook/regression/ \
    --outtree regression_v2/ \
    --reportfile tree_report.txt
 
WARNING line 125:15: Changing dataset.make_one_shot_iterator() to tf.compat.v1.data.make_one_shot_iterator(dataset). Please check this transformation.

INFO line 82:10: tf.estimator.LinearRegressor: Default value of loss_reduction has been changed to SUM_OVER_BATCH_SIZE; inserting old default value tf.keras.losses.Reduction.SUM.

INFO line 105:2: Renamed 'tf.logging.set_verbosity' to 'tf.compat.v1.logging.set_verbosity'
INFO line 105:27: Renamed 'tf.logging.INFO' to 'tf.compat.v1.logging.INFO'
INFO line 106:2: Renamed 'tf.app.run' to 'tf.compat.v1.app.run'
INFO line 72:10: tf.estimator.DNNRegressor: Default value of loss_reduction has been changed to SUM_OVER_BATCH_SIZE; inserting old default value tf.keras.losses.Reduction.SUM.

INFO line 96:2: Renamed 'tf.logging.set_verbosity' to 'tf.compat.v1.logging.set_verbosity'
INFO line 96:27: Renamed 'tf.logging.INFO' to 'tf.compat.v1.logging.INFO'
INFO line 97:2: Renamed 'tf.app.run' to 'tf.compat.v1.app.run'
INFO line 58:10: tf.estimator.LinearRegressor: Default value of loss_reduction has been changed to SUM_OVER_BATCH_SIZE; inserting old default value tf.keras.losses.Reduction.SUM.

INFO line 101:2: Renamed 'tf.logging.set_verbosity' to 'tf.compat.v1.logging.set_verbosity'
INFO line 101:27: Renamed 'tf.logging.INFO' to 'tf.compat.v1.logging.INFO'
INFO line 102:2: Renamed 'tf.app.run' to 'tf.compat.v1.app.run'
INFO line 38:8: Renamed 'tf.feature_column.input_layer' to 'tf.compat.v1.feature_column.input_layer'
INFO line 43:10: Renamed 'tf.layers.dense' to 'tf.compat.v1.layers.dense'
INFO line 46:17: Renamed 'tf.layers.dense' to 'tf.compat.v1.layers.dense'
INFO line 57:17: tf.losses.mean_squared_error requires manual check. tf.losses have been replaced with object oriented versions in TF 2.0 and after. The loss function calls have been converted to compat.v1 for backward compatibility. Please update these calls to the TF 2.0 versions.
INFO line 57:17: Renamed 'tf.losses.mean_squared_error' to 'tf.compat.v1.losses.mean_squared_error'
INFO line 61:15: Added keywords to args of function 'tf.shape'
INFO line 62:15: Changed tf.to_float call to tf.cast(..., dtype=tf.float32).
INFO line 65:40: Renamed 'tf.train.AdamOptimizer' to 'tf.compat.v1.train.AdamOptimizer'
INFO line 68:39: Renamed 'tf.train.get_global_step' to 'tf.compat.v1.train.get_global_step'
INFO line 83:9: tf.metrics.root_mean_squared_error requires manual check. tf.metrics have been replaced with object oriented versions in TF 2.0 and after. The metric function calls have been converted to compat.v1 for backward compatibility. Please update these calls to the TF 2.0 versions.
INFO line 83:9: Renamed 'tf.metrics.root_mean_squared_error' to 'tf.compat.v1.metrics.root_mean_squared_error'
INFO line 142:23: Renamed 'tf.train.AdamOptimizer' to 'tf.compat.v1.train.AdamOptimizer'
INFO line 162:2: Renamed 'tf.logging.set_verbosity' to 'tf.compat.v1.logging.set_verbosity'
INFO line 162:27: Renamed 'tf.logging.INFO' to 'tf.compat.v1.logging.INFO'
INFO line 163:2: Renamed 'tf.app.run' to 'tf.compat.v1.app.run'
INFO line 40:7: Renamed 'tf.test.mock' to 'tf.compat.v1.test.mock'
TensorFlow 2.0 Upgrade Script
-----------------------------
Converted 7 files
Detected 1 issues that require attention
--------------------------------------------------------------------------------
--------------------------------------------------------------------------------
File: models/samples/cookbook/regression/automobile_data.py
--------------------------------------------------------------------------------
models/samples/cookbook/regression/automobile_data.py:125:15: WARNING: Changing dataset.make_one_shot_iterator() to tf.compat.v1.data.make_one_shot_iterator(dataset). Please check this transformation.



Make sure to read the detailed log 'tree_report.txt'


dataset.make_one_shot_iterator ফাংশন সম্পর্কে একটি সতর্কতা নোট করুন।

এখন স্ক্রিপ্টটি টেনসরফ্লো ২.০ এর সাথে কাজ করে:

মনে রাখবেন যে tf.compat.v1 মডিউলটির কারণে, রূপান্তরিত লিপিটি tf.compat.v1 1.14 এও চলবে।

(cd regression_v2 && python custom_regression.py 2>&1) | tail
I0723 01:38:37.875919 139960395478848 estimator.py:2066] Saving dict for global step 1000: global_step = 1000, loss = 309.0033, rmse = 2.5372365
INFO:tensorflow:Saving 'checkpoint_path' summary for global step 1000: /tmp/tmppypy65xc/model.ckpt-1000
I0723 01:38:37.917639 139960395478848 estimator.py:2127] Saving 'checkpoint_path' summary for global step 1000: /tmp/tmppypy65xc/model.ckpt-1000
Tensor("IteratorGetNext:25", shape=(None,), dtype=float64, device=/device:CPU:0)
Tensor("Squeeze:0", shape=(None,), dtype=float32)

********************************************************************************

RMS error for the test set: $2537


বিস্তারিত প্রতিবেদন

স্ক্রিপ্টটি বিস্তারিত পরিবর্তনের একটি তালিকাও রিপোর্ট করে। এই উদাহরণে এটি সম্ভবত একটি অনিরাপদ রূপান্তরটি পেয়েছে এবং ফাইলের শীর্ষে একটি সতর্কতা অন্তর্ভুক্ত করেছে:

head -n 20 tree_report.txt
TensorFlow 2.0 Upgrade Script
-----------------------------
Converted 7 files
Detected 1 issues that require attention
--------------------------------------------------------------------------------
--------------------------------------------------------------------------------
File: models/samples/cookbook/regression/automobile_data.py
--------------------------------------------------------------------------------
models/samples/cookbook/regression/automobile_data.py:125:15: WARNING: Changing dataset.make_one_shot_iterator() to tf.compat.v1.data.make_one_shot_iterator(dataset). Please check this transformation.

================================================================================
Detailed log follows:

================================================================================
================================================================================
Input tree: 'models/samples/cookbook/regression/'
================================================================================
--------------------------------------------------------------------------------
Processing file 'models/samples/cookbook/regression/automobile_data.py'
 outputting to 'regression_v2/automobile_data.py'

Dataset.make_one_shot_iterator function সম্পর্কে আবার একটি সতর্কতা নোট করুন।

অন্যান্য ক্ষেত্রে আউটপুটটি তুচ্ছ-তুচ্ছ পরিবর্তনের কারণ ব্যাখ্যা করবে:

 %%writefile dropout.py
import tensorflow as tf

d = tf.nn.dropout(tf.range(10), 0.2)
z = tf.zeros_like(d, optimize=False)
 
Writing dropout.py

 !tf_upgrade_v2 \
  --infile dropout.py \
  --outfile dropout_v2.py \
  --reportfile dropout_report.txt > /dev/null
 
cat dropout_report.txt
TensorFlow 2.0 Upgrade Script
-----------------------------
Converted 1 files
Detected 0 issues that require attention
--------------------------------------------------------------------------------
================================================================================
Detailed log follows:

================================================================================
--------------------------------------------------------------------------------
Processing file 'dropout.py'
 outputting to 'dropout_v2.py'
--------------------------------------------------------------------------------

3:4: INFO: Changing keep_prob arg of tf.nn.dropout to rate, and recomputing value.

4:4: INFO: Renaming tf.zeros_like to tf.compat.v1.zeros_like because argument optimize is present. tf.zeros_like no longer takes an optimize argument, and behaves as if optimize=True. This call site specifies something other than optimize=True, so it was converted to compat.v1.
--------------------------------------------------------------------------------


এখানে পরিবর্তিত ফাইল সামগ্রী রয়েছে, নোট করুন কীভাবে স্ক্রিপ্টটি স্থানান্তরিত এবং পুনর্নবীকরণ করা আর্গুমেন্টগুলি মোকাবেলায় যুক্তির নাম যুক্ত করে:

cat dropout_v2.py
import tensorflow as tf

d = tf.nn.dropout(tf.range(10), 1 - (0.2))
z = tf.compat.v1.zeros_like(d, optimize=False)

একটি বৃহত প্রকল্পে কয়েকটি ত্রুটি থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ ডিপল্যাব মডেল রূপান্তর করুন:

 !tf_upgrade_v2 \
    --intree models/research/deeplab \
    --outtree deeplab_v2 \
    --reportfile deeplab_report.txt > /dev/null
 

এটি আউটপুট ফাইল তৈরি করেছে:

ls deeplab_v2
README.md   datasets        input_preprocess.py        train.py
__init__.py deeplab_demo.ipynb  local_test.sh          utils
common.py   eval.py         local_test_mobilenetv2.sh  vis.py
common_test.py  export_model.py     model.py
core        g3doc           model_test.py

কিন্তু ত্রুটি ছিল। রিপোর্টটি আপনাকে চালানোর আগে আপনাকে কী ঠিক করতে হবে তা পিন-পয়েন্ট করতে সহায়তা করবে। এখানে প্রথম তিনটি ত্রুটি রয়েছে:

cat deeplab_report.txt | grep -i models/research/deeplab | grep -i error | head -n 3
models/research/deeplab/vis.py:31:7: ERROR: Using member tf.contrib.slim in deprecated module tf.contrib. tf.contrib.slim cannot be converted automatically. tf.contrib will not be distributed with TensorFlow 2.0, please consider an alternative in non-contrib TensorFlow, a community-maintained repository such as tensorflow/addons, or fork the required code.
models/research/deeplab/export_model.py:25:7: ERROR: Using member tf.contrib.slim in deprecated module tf.contrib. tf.contrib.slim cannot be converted automatically. tf.contrib will not be distributed with TensorFlow 2.0, please consider an alternative in non-contrib TensorFlow, a community-maintained repository such as tensorflow/addons, or fork the required code.
models/research/deeplab/train.py:29:7: ERROR: Using member tf.contrib.slim in deprecated module tf.contrib. tf.contrib.slim cannot be converted automatically. tf.contrib will not be distributed with TensorFlow 2.0, please consider an alternative in non-contrib TensorFlow, a community-maintained repository such as tensorflow/addons, or fork the required code.

"সুরক্ষা" মোড

রূপান্তর স্ক্রিপ্টটিতে কম আক্রমণাত্মক SAFETY মোড রয়েছে যা কেবলমাত্র tensorflow.compat.v1 মডিউলটি ব্যবহার করতে tensorflow.compat.v1 পরিবর্তন করে:

cat dropout.py
import tensorflow as tf

d = tf.nn.dropout(tf.range(10), 0.2)
z = tf.zeros_like(d, optimize=False)

tf_upgrade_v2 --mode SAFETY --infile dropout.py --outfile dropout_v2_safe.py > /dev/null
cat dropout_v2_safe.py
import tensorflow.compat.v1 as tf

d = tf.nn.dropout(tf.range(10), 0.2)
z = tf.zeros_like(d, optimize=False)

আপনি দেখতে পাচ্ছেন এটি আপনার কোড আপগ্রেড করে না, তবে টেনসরফ্লো 1 তে টেনসরফ্লো 1 কোড চালানোর অনুমতি দেয়

আদেশ সহকারে

  • এই স্ক্রিপ্টটি চালানোর আগে ম্যানুয়ালি আপনার কোডের অংশগুলি আপডেট করবেন না। বিশেষত, tf.argmax বা tf.batch_to_space মতো আর্গুমেন্টগুলিকে tf.argmax tf.batch_to_space ফলে স্ক্রিপ্টটি ভুলভাবে কীওয়ার্ড আর্গুমেন্ট যুক্ত করতে পারে যা আপনার বিদ্যমান কোডকে ভুলভাবে ম্যাপ করে।

  • স্ক্রিপ্ট ধরে নেয় যে tensorflow ব্যবহার আমদানি করা হয় import tensorflow as tf

  • এই স্ক্রিপ্টটি তর্কগুলি পুনরায় অর্ডার করে না। পরিবর্তে, স্ক্রিপ্টটি তাদের যুক্তিগুলিকে পুনরায় সাজানো ফাংশনে কীওয়ার্ড আর্গুমেন্ট যুক্ত করে।

  • গিটিহাব সংগ্রহস্থলে জুপিটার নোটবুক এবং পাইথন ফাইলগুলি আপগ্রেড করার জন্য একটি সুবিধাজনক সরঞ্জামের জন্য tf2up.ML দেখুন।

আপগ্রেড স্ক্রিপ্ট বাগগুলি প্রতিবেদন করতে বা বৈশিষ্ট্যগুলির অনুরোধ জানাতে, দয়া করে গিটহাবে একটি সমস্যা ফাইল করুন। এবং আপনি যদি টেনসরফ্লো ২.০ পরীক্ষা করে দেখেন তবে আমরা এটি সম্পর্কে শুনতে চাই! টিএফ ২.০ টেস্টিং সম্প্রদায়ের সাথে যুক্ত হন এবং টেস্টিং@টেনসরফ্রো.অর্গ.এ প্রশ্ন এবং আলোচনা প্রেরণ করুন।