從 TensorFlow 1.x 遷移至 TensorFlow 2
瞭解如何將 TensorFlow 程式碼從 TensorFlow 1.x 遷移至 TensorFlow 2。轉換程式碼可能需要一些工夫,但每次變更都能讓您使用新功能和模型、提高清晰度和簡潔性,並更輕鬆地進行偵錯。在開始遷移之前,請先閱讀行為指南。簡而言之,遷移程序如下:
- 執行自動化指令碼,將您的 TF1.x API 用法轉換為
tf.compat.v1
。 - 移除舊的
tf.contrib.layers
,並將其替換為 TF Slim 符號。另請查看 TF Addons 以取得其他tf.contrib
符號。 - 重新編寫您的 TF1.x 模型正向傳遞,使其在 TF2 中執行,並啟用 Eager Execution。
- 驗證遷移程式碼的準確性和數值正確性。
- 將您的 訓練、評估和 模型儲存程式碼升級至 TF2 對等項目。
- (選用) 遷移您的 TF2 相容
tf.compat.v1
API (包括 TF Slim 用法) 至慣用的 TF2 API。
精選遷移指南
TensorFlow 1.x 與 TensorFlow 2
瞭解 TF2 API 和行為與 TF1.x 的根本差異。將 TF1.x 模型對應至 TF2
立即開始在 TF2 中使用 TF1.x 模型,方法是使用模型化墊片。重新編寫 TF1.x API 符號
以程式設計方式將 TF1.x 程式碼的某些部分升級至 TF2。驗證遷移的 TF2 程式碼
驗證遷移的 TF2 程式碼是否正確。移出估算器
從您的估算器訓練管線遷移至 TF2。移出特徵欄
瞭解如何從tf.feature_column
s 遷移至 Keras 預處理層。多工作站 CPU/GPU 訓練工作流程
瞭解如何將多工作站分散式Estimator
遷移至 TF2。TPU 工作流程
瞭解如何將TPUEstimator
API 遷移至 TF2。