Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

Kodu otomatik olarak TensorFlow 2'ye yükseltin

TensorFlow.org üzerinde görüntüle Google Colab'da yayınla Kaynağı GitHub'da görüntüle Not defterini indir

TensorFlow 2.0, argümanları yeniden sıralama, sembolleri yeniden adlandırma ve parametreler için varsayılan değerleri değiştirme gibi birçok API değişikliği içerir. Tüm bu değişikliklerin manuel olarak yapılması sıkıcı ve hataya açık olacaktır. Değişiklikleri kolaylaştırmak ve TF 2.0'a geçişinizi olabildiğince sorunsuz hale getirmek için, TensorFlow ekibi eski kodu yeni API'ya tf_upgrade_v2 yardımcı olmak için tf_upgrade_v2 yardımcı programını oluşturdu.

Tipik kullanım şöyledir:

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

Mevcut TensorFlow 1.x Python komut dosyalarını TensorFlow 2.0'a dönüştürerek yükseltme işleminizi hızlandıracaktır.

Dönüşüm komut dosyası olabildiğince otomatik hale gelir, ancak komut dosyası tarafından gerçekleştirilemeyen sözdizimsel ve stilistik değişiklikler vardır.

Uyumluluk modülleri

Bazı API sembolleri bir dize değiştirme kullanılarak yükseltilemez. Kodunuzun TensorFlow 2.0'da hala desteklendiğinden emin olmak için yükseltme komut dosyası bir compat.v1 modülü içerir. Bu modül, tf.foo gibi TF 1.x sembollerini, eşdeğer tf.compat.v1.foo referansıyla değiştirir. Uyumluluk modülü iyi olsa da, değiştirmeleri elle doğrulamanızı ve bunları mümkün olan en kısa sürede tf.compat.v1 ad alanı yerine tf.* tf.compat.v1 alanında yeni API'lara tf.compat.v1 .

TensorFlow 2.x modülünün kullanımdan kaldırılması (örneğin, tf.flags ve tf.contrib ) nedeniyle, bazı değişiklikler compat.v1 . Bu kodun yükseltilmesi için ek bir kütüphane (örneğin absl.flags ) kullanılması veya tensorflow / addons içindeki bir pakete geçilmesi gerekebilir .

Bu kılavuzun geri kalanında yükseltme komut dosyasının nasıl kullanılacağı gösterilmektedir. Yükseltme komut dosyasının kullanımı kolay olsa da, komut dosyasını aşağıdaki işlemin bir parçası olarak kullanmanız önemle önerilir:

  1. Birim Testi : Yükselttiğiniz kodun makul kapsama alanına sahip bir birim test paketi olduğundan emin olun. Bu Python kodu, bu yüzden dil sizi birçok hata sınıfından korumaz. Ayrıca, sahip olduğunuz tüm bağımlılıkların TensorFlow 2.0 ile uyumlu olacak şekilde yükseltildiğinden emin olun.

  2. TensorFlow 1.14'ü yükleyin : TensorFlow'unuzu en az 1.14 olan en son TensorFlow 1.x sürümüne yükseltin. Bu, tf.compat.v2'deki son TensorFlow 2.0 API'sini tf.compat.v2 .

  3. 1.14 İle Test : Birim testlerinizin bu noktada geçtiğinden emin olun. Yükselttikçe onları tekrar tekrar çalıştırıyorsunuz, bu yüzden yeşilden başlamak önemlidir.

  4. Yükseltme komut dosyasını çalıştırın: Testler dahil tüm kaynak ağacınızda tf_upgrade_v2 çalıştırın. Bu, kodunuzu yalnızca TensorFlow 2.0'da bulunan sembolleri kullandığı bir formata yükseltir. Onaylanmayan simgelere tf.compat.v1 ile tf.compat.v1 . Bunlar sonunda manuel dikkat gerektirir, ancak hemen değil.

  5. Dönüştürülen testleri TensorFlow 1.14 ile çalıştırın: Kodunuz hala TensorFlow 1.14'te iyi çalışmalıdır. Birim testlerinizi tekrarlayın. Buradaki testlerinizdeki herhangi bir hata, yükseltme komut dosyasında bir hata olduğu anlamına gelir. Lütfen bize bildirin .

  6. Yükseltme raporunda uyarılar ve hatalar olup olmadığını kontrol edin: Komut dosyası, tekrar kontrol etmeniz gereken dönüşümleri veya yapmanız gereken manuel işlemleri açıklayan bir rapor dosyası yazar. Örneğin: Kalan katkı örnekleri, kaldırmak için manuel işlem gerektirir. Daha fazla talimat için lütfen RFC'ye başvurun.

  7. TensorFlow 2.0'ı yükleyin : Bu noktada TensorFlow 2.0'a geçmek güvenli olmalıdır

  8. v1.disable_v2_behavior ile v1.disable_v2_behavior : Testlerin ana işlevinde testlerinizin al v1.disable_v2_behavior() ile tekrar çalıştırılması, 1.14 altında v1.disable_v2_behavior() aynı sonuçları vermelidir.

  9. V2 Davranışını Etkinleştir : Artık testleriniz v2 API'sini kullanarak çalıştığına göre, v2 davranışını açmaya başlayabilirsiniz. Kodunuzun nasıl yazıldığına bağlı olarak, bazı değişiklikler yapılması gerekebilir. Ayrıntılar için Taşıma kılavuzuna bakın.

Yükseltme komut dosyasını kullanma

Kurmak

Başlamadan önce TensorlFlow 2.0'ın kurulu olduğundan emin olun.

 import tensorflow as tf

print(tf.__version__)
 
2.2.0

Üzerinde test edilecek bazı kodlarınız olması için tensorflow / models git deposunu klonlayın :

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.

Yardımı okuyun

Betik TensorFlow ile kurulmalıdır. İşte yerleşik yardım:

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

Örnek TF1 kodu

İşte basit bir TensorFlow 1.0 betiği:

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)

TensorFlow 2.0 kurulu olduğunda çalışmaz:

(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'

Tek dosya

Yükseltme komut dosyası tek bir Python dosyasında çalıştırılabilir:

 !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'


Kod için bir düzeltme bulamazsa, komut dosyası hataları yazdırır.

Dizin ağacı

Bu basit örneği içeren tipik projeler, birden fazla dosya kullanır. Genellikle bir paketin tamamını yükseltmek istersiniz, böylece komut dosyası bir dizin ağacında da çalıştırılabilir:

 # 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 işlevi ile ilgili bir uyarıyı not alın.

Şimdi betik TensorFlow 2.0 ile çalışıyor:

tf.compat.v1 modülü nedeniyle, dönüştürülen komut dosyasının TensorFlow 1.14'te de çalışacağını unutmayın.

(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


Detaylı rapor

Komut dosyası ayrıca ayrıntılı değişikliklerin bir listesini de bildirir. Bu örnekte, güvenli olmayan bir dönüşüm bulundu ve dosyanın üst kısmına bir uyarı eklendi:

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 ilgili bir uyarıyı tekrar not edin.

Diğer durumlarda çıktı önemsiz olmayan değişikliklerin nedenini açıklayacaktır:

 %%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.
--------------------------------------------------------------------------------


Değiştirilmiş dosya içeriği aşağıdadır, betiğin taşınmış ve yeniden adlandırılmış argümanlarla başa çıkmak için nasıl argüman adları eklediğine dikkat edin:

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)

Daha büyük bir proje birkaç hata içerebilir. Örneğin, deeplab modelini dönüştürün:

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

Çıktı dosyalarını üretti:

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

Ama hatalar vardı. Rapor, bu işlem başlamadan önce düzeltmeniz gerekenleri belirlemenize yardımcı olur. İşte ilk üç hata:

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.

"Güvenli mod

Dönüşüm komut dosyasının ayrıca, tensorflow.compat.v1 modülünü kullanacak şekilde tensorflow.compat.v1 değiştiren daha az invaziv bir SAFETY modu vardır:

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)

Gördüğünüz gibi bu kodunuzu yükseltmez, ancak TensorFlow 1 kodunun TensorFlow 2'de çalışmasına izin verir

Uyarılar

  • Bu komut dosyasını çalıştırmadan önce kodunuzun bazı bölümlerini manuel olarak güncellemeyin. Özellikle, tf.argmax veya tf.batch_to_space gibi argümanları yeniden tf.argmax tf.batch_to_space , komut dosyasının mevcut kodunuzu yanlış hizalayan anahtar kelime argümanlarını yanlış eklemesine neden olur.

  • Komut dosyası, tensorflow import tensorflow as tf kullanılarak import tensorflow as tf aktarıldığını varsayar.

  • Bu komut dosyası, bağımsız değişkenleri yeniden sıralamaz. Bunun yerine, komut dosyası, argümanları yeniden sıralanan işlevlere anahtar kelime bağımsız değişkenleri ekler.

  • Check out tf2up.ml bir GitHub depoda Jupyter defterleri ve Python dosyaları yükseltmek için uygun bir araç için.

Yükseltme komut dosyası hatalarını bildirmek veya özellik istekleri yapmak için lütfen GitHub'da sorun bildirin . Ve eğer TensorFlow 2.0'ı test ediyorsanız, bunu duymak istiyoruz! TF 2.0 Test topluluğuna katılın ve testing@tensorflow.org adresine soru ve tartışma gönderin.