Tensorflow1.X迁移到2.到2.0的教程

介绍:

Tensorflow是当前比较流行的机器学习框架。在Tensorflow 1.x的版本中,用户可以使用Python2.x和Python3.x来编写代码。然而,在2021年1月1日以后,Google已经停止支持Tensorflow 1.x版本。为了充分利用Tensorflow的新特性和改进,用户需要将他们的旧代码迁移到最新版本的Tensorflow 2.0。本教程将介绍如何从Tensorflow 1.x迁移到2.0版本。

准备工作:

在将Tensorflow 1.x迁移到2.0之前,必须先执行以下操作。

步骤:

1.检查Tensorflow 1.x代码清单: 在Tensorflow 1.x中,使用的是tf.Session() 来创建和管理Tensorflow会话。在Tensorflow 2.0中,会话的概念已经被淘汰了。相反,您需要使用Eager Execution模式,其中Tensorflow会立即执行每个操作,并返回结果。

2.使用数据集对象替换Dataset API: 在Tensorflow 1.x中,数据集用tf.Dataset API创建。在Tensorflow 2.0中,tf.Dataset API已经被弃用,您需要使用tf.data.Dataset对象来替换它。

3.使用Keras替换Estimator API: 在Tensorflow 1.x中,使用Estimator API是构建高层次模型的常用方法。在Tensorflow 2.0中,建议使用Keras API替换Estimator API。Keras API已经成为Tensorflow中的主要高层次API。

4.更新Tensorflow版本: 在完成以上步骤之后,您需要更新Tensorflow版本。按照Tensorflow 2.0的官方文档进行更新,即可完成迁移。

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