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一行代码迁移TensorFlow 1.x到TensorFlow 2.0
阅读量:6951 次
发布时间:2019-06-27

本文共 1312 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

TensorFlow 2.0将会包含许多API改变,例如改变参数顺序、重命名、修改默认值等。手动迁移代码比较繁琐,还有出错的风险。为了让你的老代码能够向TensorFlow 2.0无缝迁移,TensorFlow开发组推出了tf_upgrade_v2功能。

当你使用pip安装TensorFlow 2.0时,tf_upgrade_v2就会自动安装,它可以帮你更快速地将已有的TensorFlow 1.13脚本迁移到TensorFlow 2.0。

我们尝试尽可能多地自动执行升级任务:但是,仍然有一些句法和风格改变是tf_upgrade_v2无法自动迁移的,这些变更无法用简单的字符串替换来实现。为了确保你的代码可以被TensorFlow 2.0支持,升级脚本中包含了一个compat.v1模块。这个模块会将tf.foo形式的调用替换为tf.compat.v1.foo。我们推荐的做法是,尽快人工校对这些替换,并将它们迁移到tf.*命名空间下的新API而不是使用tf.compat.v1.*命名空间。

另外,由于一些模块被废弃(例如tf.flags和tf.contrib),TensorFlow 2.0会包含一些无法通过切换到compat.v1解决的变更。升级这些代码需要用到额外的库(如absl.flags)或者将代码切换到tensorflow/addons包下。

如果你想要把模型从TensorFlow 1.12迁移到TensorFlow 2.0,首先要安装tf-nightly-2.0-preview或tf-nightly-gpu-2.0-preview。

然后就可以通过运行一个单独的Python脚本直接升级:

tf_upgrade_v2 — infile foo.py — outfile foo-upgraded.py

\"image\"

注意:通过pip install安装TensorFlow 1.13及后续版本时会自动安装tf_upgrade_v2。

也可以在文件夹目录中执行升级脚本:

# upgrade the .py files and copy all the other files to the outtreetf_upgrade_v2 — intree foo/ — outtree foo-upgraded/# just upgrade the .py filestf_upgrade_v2 — intree foo/ — outtree foo-upgraded/ — copyotherfiles False

脚本会列出到底做了哪些改动,例如参数重命名:

\"image\"

添加关键字:

\"image\"

以及有哪些地方推荐进行人工检查:

\"image\"

所有的信息都会被包含在当前文件夹的report.txt中。升级完成后,你可以运行模型来检查你的输出是否和1.13版本的输出相似。

\"\"

警告

  • 在运行脚本之前,不要手动修改代码。尤其是那些会变更参数顺序的函数,例如tf.argmax或者tf.batch_to_space,这会导致脚本错误地映射参数关键词。

  • 脚本本身不会进行参数重排序,只会为发生了参数重排的函数添加参数关键字

参考链接:

更多内容,请关注AI前线

\"image\"

转载地址:http://dnjil.baihongyu.com/

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