TensorFlow 2 дээрх TF шинэчлэх V2.0 хэрэгслийн зорилго нь хөгжүүлэгчдэд одоо байгаа кодыг TensorFlow 1.x-ээс TensorFlow 2.0 болгон шинэчлэхэд туслах явдал юм. Энэ хэрэгсэл нь TensorFlow-ийн шинэ хувилбартай нийцтэй байдлыг баталгаажуулж кодыг өөрчлөх автоматжуулсан арга юм. Энэ нь кодыг шилжүүлэх үйл явцыг хялбарчлах зорилготой бөгөөд хөгжүүлэгчид өөрсдийн загвар болон програмуудаа TensorFlow-ийн хамгийн сүүлийн хувилбарт дасан зохицоход шаардагдах хүчин чармайлтыг багасгадаг.
TensorFlow 2.0-д гарсан томоохон өөрчлөлтүүдийн нэг бол өгөгдмөл горим болгон хүсэл эрмэлзэлтэй гүйцэтгэлийг нэвтрүүлсэн явдал юм. TensorFlow 1.x дээр хөгжүүлэгчид тооцооллын графикийг тодорхойлж дараа нь сесс дотор гүйцэтгэх ёстой байв. Гэсэн хэдий ч TensorFlow 2.0 нь нэн даруй гүйцэтгэх боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь загвар дээр дибаг хийх, давтахад хялбар болгодог. TF шинэчлэх V2 хэрэгсэл нь TensorFlow 2.0-д нэвтрүүлсэн хүсэл эрмэлзэл болон бусад шинэ боломжуудыг ашиглахын тулд кодыг өөрчлөхөд тусалдаг.
TF шинэчлэх V2 хэрэгсэл нь шилжих үйл явцыг хөнгөвчлөх хэд хэдэн функцээр хангадаг. Энэ нь TensorFlow 1.x кодыг TensorFlow 2.0 код болгон автоматаар хөрвүүлж, синтакс болон API дуудлагыг шинэчлэх боломжтой. Үүнд хуучирсан функцууд болон модулиудыг TensorFlow 2.0 дээрх ижил төстэй хувилбаруудаар солих орно. Энэхүү хэрэгсэл нь шинэ хувилбарт эвдэрч болзошгүй кодын хэв маягийг тодорхойлж, зохих өөрчлөлтийг санал болгосноор нийцтэй байдлын асуудлыг шийдвэрлэхэд тусалдаг.
Нэмж дурдахад, TF шинэчлэх V2 хэрэгсэл нь кодод хийсэн өөрчлөлтийг онцолсон дэлгэрэнгүй тайланг гаргадаг. Энэхүү тайлан нь хөгжүүлэгчдэд уг хэрэгслээр хийгдсэн өөрчлөлтүүдийг ойлгоход тусалж, гарын авлагын оролцоо шаарддаг кодын хэсгүүдийн талаархи ойлголтыг өгдөг. Энэхүү дүн шинжилгээг хийснээр хэрэгсэл нь ил тод байдлыг хангаж, хөгжүүлэгчдэд шилжих үйл явцыг бүрэн хянах боломжийг олгодог.
TF шинэчлэх V2 хэрэгслийн ажиллагааг харуулахын тулд энгийн жишээг авч үзье. Бидэнд `tf.layers` модулийг ашиглан мэдрэлийн сүлжээний үндсэн загварыг тодорхойлсон TensorFlow 1.x кодын хэсэг байна гэж бодъё:
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
TF шинэчлэх V2 хэрэгслийг ашиглан кодыг TensorFlow 2.0 синтакс руу автоматаар өөрчлөх боломжтой.
python import tensorflow.compat.v1 as tf import tensorflow.compat.v2 as tf2 tf.compat.v1.disable_v2_behavior() x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf2.keras.layers.Dense(units=10)(x)
Энэ жишээнд хэрэгсэл нь нийцтэй модулиудыг (`tensorflow.compat.v1` болон `tensorflow.compat.v2`) ашиглахын тулд импортын мэдэгдлийг шинэчилдэг. Энэ нь мөн `tf.layers.dense` функцийг TensorFlow 2 API-ийн `tf2.0.keras.layers.Dense`-тэй тэнцэх ангиар сольсон.
TensorFlow 2 дахь TF шинэчлэх V2.0 хэрэгсэл нь TensorFlow 1.x-ээс TensorFlow 2.0 руу код шилжүүлэх үйл явцыг хялбарчлах зорилготой. Энэ нь кодын хөрвүүлэлтийг автоматжуулж, шинэ хувилбартай нийцэж байгаа эсэхийг баталгаажуулж, хийсэн өөрчлөлтийн дэлгэрэнгүй тайланг өгдөг. Энэхүү хэрэгсэл нь хөгжүүлэгчдийн одоо байгаа кодыг шинэчлэхэд шаардагдах хүчин чармайлтыг эрс багасгаж, TensorFlow 2.0-д нэвтрүүлсэн шинэ боломжууд болон сайжруулалтын давуу талыг ашиглах боломжийг олгодог.
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