Để chuyển đổi tập lệnh TensorFlow 1.12 thành tập lệnh xem trước TensorFlow 2.0, bạn có thể sử dụng công cụ TF Upgrade V2. Công cụ này được thiết kế để tự động hóa quá trình nâng cấp mã TensorFlow 1.x lên TensorFlow 2.0, giúp các nhà phát triển chuyển đổi cơ sở mã hiện có của họ dễ dàng hơn.
Công cụ TF Upgrade V2 cung cấp giao diện dòng lệnh cho phép bạn chuyển đổi mã TensorFlow 1.x của mình sang mã tương thích với TensorFlow 2.0. Công cụ này phân tích mã của bạn và áp dụng một tập hợp các phép biến đổi để cập nhật cú pháp và API tương đương với TensorFlow 2.0 của chúng.
Dưới đây là các bước để sử dụng công cụ TF Upgrade V2:
1. Cài đặt TensorFlow 2.0 và công cụ TF Upgrade V2:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. Mở một thiết bị đầu cuối và điều hướng đến thư mục chứa tập lệnh TensorFlow 1.x của bạn.
3. Chạy công cụ TF Upgrade V2:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
Thay `your_script.py` bằng tên tập lệnh TensorFlow 1.x của bạn và thay `your_script_upgraded.py` bằng tên mong muốn cho tập lệnh đã chuyển đổi.
4. Công cụ sẽ phân tích tập lệnh của bạn và tạo một tệp mới (`your_script_upgraded.py`) với mã tương thích với TensorFlow 2.0. Nó cũng sẽ cung cấp một báo cáo về những thay đổi đã thực hiện, làm nổi bật bất kỳ vấn đề tiềm ẩn nào cần can thiệp thủ công.
5. Xem lại mã đã tạo và giải quyết mọi can thiệp thủ công cần thiết. Công cụ TF Upgrade V2 tự động hóa hầu hết quy trình chuyển đổi, nhưng có thể có những trường hợp cần phải điều chỉnh thủ công, đặc biệt nếu mã của bạn dựa trên các API không dùng nữa hoặc đã bị xóa.
6. Khi bạn đã xem xét và điều chỉnh mã khi cần, bạn có thể chạy tập lệnh đã nâng cấp bằng TensorFlow 2.0.
Điều quan trọng cần lưu ý là công cụ TF Upgrade V2 là điểm khởi đầu hữu ích để di chuyển mã TensorFlow 1.x sang TensorFlow 2.0. Tuy nhiên, nó không đảm bảo quá trình chuyển đổi hoàn toàn liền mạch, vì có thể có những trường hợp cần can thiệp thủ công.
Công cụ TF Upgrade V2 cung cấp một cách thuận tiện để chuyển đổi tập lệnh TensorFlow 1.12 sang tập lệnh xem trước TensorFlow 2.0. Bằng cách làm theo các bước nêu trên, bạn có thể tự động hóa hầu hết quy trình chuyển đổi, giúp nâng cấp cơ sở mã hiện tại của bạn lên TensorFlow 2.0 dễ dàng hơn.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Làm cách nào người ta có thể sử dụng lớp nhúng để tự động gán các trục thích hợp cho biểu đồ biểu diễn các từ dưới dạng vectơ?
- Mục đích của việc gộp tối đa trong CNN là gì?
- Quá trình trích xuất đặc điểm trong mạng thần kinh tích chập (CNN) được áp dụng như thế nào để nhận dạng hình ảnh?
- Có cần thiết phải sử dụng chức năng học không đồng bộ cho các mô hình học máy chạy trong TensorFlow.js không?
- Tham số số lượng từ tối đa của API TensorFlow Keras Tokenizer là gì?
- API TensorFlow Keras Tokenizer có thể được sử dụng để tìm những từ thường gặp nhất không?
- TOCO là gì?
- Mối quan hệ giữa một số kỷ nguyên trong mô hình học máy và độ chính xác của dự đoán khi chạy mô hình là gì?
- API gói hàng xóm trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow có tạo ra tập dữ liệu đào tạo tăng cường dựa trên dữ liệu biểu đồ tự nhiên không?
- API hàng xóm gói trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow