TensorFlow 2.0-д одоо байгаа кодоо шинэчлэх үед хөрвүүлэх процесс автоматаар шинэчлэх боломжгүй зарим функцтэй тулгарах магадлалтай. Ийм тохиолдолд та энэ асуудлыг шийдэж, кодоо амжилттай шинэчлэхийн тулд хэд хэдэн алхам хийж болно.
1. TensorFlow 2.0-ийн өөрчлөлтийг ойлгох: Кодоо шинэчлэхээс өмнө TensorFlow 2.0-д оруулсан өөрчлөлтүүдийн талаар тодорхой ойлголттой байх нь чухал. TensorFlow 2.0 нь өмнөх хувилбаруудтай харьцуулахад ихээхэн өөрчлөлтийг авчирсан бөгөөд үүнд өгөгдмөл горим болгон хүсэл тэмүүлэлтэй гүйцэтгэлийг нэвтрүүлж, глобал сешнүүдийг устгаж, илүү Pythonic API-г баталсан. Эдгээр өөрчлөлтүүдтэй танилцах нь зарим функцийг яагаад шинэчлэх боломжгүй, тэдгээрийг хэрхэн шийдвэрлэх талаар ойлгоход тусална.
2. Асуудал үүсгэж буй функцуудыг тодорхойлох: Хувиргах явцад шинэчлэгдэх боломжгүй функцүүд тулгарвал эдгээр функцийг тодорхойлж, яагаад автоматаар шинэчлэх боломжгүйг ойлгох нь чухал юм. Үүнийг хөрвүүлэх явцад үүссэн алдааны мэдэгдэл эсвэл сэрэмжлүүлгийг сайтар шалгаж үзэх замаар хийж болно. Алдааны мэдэгдлүүд нь шинэчлэлтээс урьдчилан сэргийлэх тодорхой асуудлуудын талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгөх болно.
3. TensorFlow баримт бичигтэй танилцана уу: TensorFlow нь номын сангийн янз бүрийн асуудал, түүний дотор шинэчлэх үйл явцыг хамарсан иж бүрэн баримт бичгийг хангадаг. TensorFlow баримт бичиг нь TensorFlow 2.0-д оруулсан өөрчлөлтүүдийн дэлгэрэнгүй тайлбарыг санал болгож, тодорхой хувилбаруудыг хэрхэн зохицуулах талаар зааварчилгаа өгдөг. Баримт бичигтэй зөвлөлдөх нь хөрвүүлэх үйл явцын хязгаарлалтыг ойлгоход тусалж, асуудалтай функцуудыг шинэчлэх өөр аргуудыг санал болгож чадна.
4. Кодыг гараар дахин засварлах: Хэрэв зарим функцийг автоматаар шинэчлэх боломжгүй бол TensorFlow 2.0-д нийцүүлэхийн тулд кодыг гараар дахин засварлах шаардлагатай болж магадгүй юм. Энэ нь шинэ TensorFlow 2.0 API болон функцуудыг ашиглахын тулд кодыг дахин бичих эсвэл өөрчлөх явдал юм. Гараар дахин боловсруулахад шаардагдах тодорхой алхмууд нь асуудал үүсгэж буй функцүүдийн шинж чанараас хамаарна. Кодыг сайтар судалж, TensorFlow 2.0-д оруулсан өөрчлөлтийг авч үзэх нь кодыг зөв ажиллуулах нь чухал юм.
5. Олон нийтийн дэмжлэгийг хайх: TensorFlow нь кодтой холбоотой асуудлуудад туслахад бэлэн байдаг хөгжүүлэгч, хэрэглэгчдийн идэвхтэй нийгэмлэгтэй. Хэрэв та тодорхой функцуудыг шинэчлэхэд бэрхшээлтэй тулгарвал форум, захидлын жагсаалт эсвэл бусад онлайн платформоор дамжуулан TensorFlow нийгэмлэгтэй холбоо бариарай. Нийгэмлэг нь асуудалтай функцүүдийг хэрхэн шинэчлэх талаар үнэ цэнэтэй ойлголт, санал, тэр байтугай жишээг өгч чадна.
6. Сайжруулсан кодыг турших, баталгаажуулах: Кодыг гараар дахин засварласны дараа сайжруулсан кодыг сайтар шалгаж, баталгаажуулах нь маш чухал юм. Энэ нь кодыг тохирох өгөгдлийн багц эсвэл туршилтын тохиолдлууд дээр ажиллуулж, хүлээгдэж буй үр дүнг гаргах явдал юм. Туршилт нь шинэчлэлтийн явцад гарсан аливаа алдаа, асуудлыг тодорхойлоход тусалж, шаардлагатай тохируулга хийх боломжийг танд олгоно.
Хэрэв хөрвүүлэх процесс нь TensorFlow 2.0 руу шинэчлэх үед таны кодын зарим функцийг шинэчлэх боломжгүй бол TensorFlow 2.0-д гарсан өөрчлөлтийг ойлгох, асуудалтай функцуудыг тодорхойлох, TensorFlow баримт бичигтэй зөвлөлдөх, кодыг гараар дахин засварлах, олон нийтийн дэмжлэг авах, мөн олон нийтийн дэмжлэг авах нь чухал юм. сайжруулсан кодыг туршиж, баталгаажуулна уу. Эдгээр алхмуудыг хийснээр та TensorFlow 2.0-д одоо байгаа кодоо амжилттай сайжруулж, түүний шинэ боломжууд болон сайжруулалтын давуу талыг ашиглах боломжтой.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү