Armanca nûvekirina TF-ê amûrê V2-ê di TensorFlow 2.0 de ew e ku ji pêşdebiran re bibe alîkar ku koda xwe ya heyî ji TensorFlow 1.x berbi TensorFlow 2.0 nûve bikin. Ev amûr rêyek otomatîkî peyda dike ku kodê biguhezîne, hevahengiya bi guhertoya nû ya TensorFlow re peyda dike. Ew ji bo hêsankirina pêvajoya koçkirina kodê hatî çêkirin, kêmkirina hewildana ku ji bo pêşdebiran tê xwestin ku model û serîlêdanên xwe bi serbestberdana TensorFlow-a herî dawî re biguncînin.
Yek ji guheztinên mezin ên di TensorFlow 2.0 de danasîna darvekirina dilşewat wekî moda xwerû ye. Di TensorFlow 1.x de, pêşdebiran neçar ma ku grafiyek hesabker diyar bikin û dûv re wê di nav danişînê de bicîh bikin. Lêbelê, TensorFlow 2.0 destûrê dide darvekirina tavilê, ku ew jihevdexistin û dubarekirina li ser modelan hêsantir dike. Amûra nûvekirina TF V2 di veguheztina kodê de dibe alîkar da ku darvekirina dilxwaz û taybetmendiyên din ên nû yên ku di TensorFlow 2.0 de hatine destnîşan kirin bikar bînin.
Amûra nûvekirina TF V2 gelek fonksiyonan peyda dike da ku pêvajoya koçberiyê hêsantir bike. Ew dikare bixweber koda TensorFlow 1.x veguherîne koda TensorFlow 2.0, hevoksazî û bangên API-ê nûve bike. Ev di TensorFlow 2.0-ê de cîhkirina fonksiyon û modulên paşverû bi hevpîşeyên xwe yên wekhev re vedigire. Amûr di heman demê de di çareserkirina pirsgirêkên lihevhatinê de bi destnîşankirina qalibên kodê yên ku dibe ku di guhertoya nû de bişkînin û pêşniyarkirina guheztinên guncan re dibe alîkar.
Wekî din, amûra nûvekirina TF V2 raporek hûrgulî çêdike ku guheztinên ku di kodê de hatine çêkirin ronî dike. Ev rapor ji pêşdebiran re dibe alîkar ku guheztinên ku ji hêla amûrê ve hatine çêkirin fam bikin û li ser deverên kodê yên ku hewcedariya destwerdana desta hewce dikin, têgihiştinê peyda dike. Bi pêşkêşkirina vê analîzê, amûr zelaliyê misoger dike û rê dide pêşdebiran ku kontrola tam li ser pêvajoya koçberiyê hebe.
Ji bo ronîkirina fonksiyona amûra nûvekirina TF V2, mînakek hêsan bifikirin. Bifikirin ku me perçeyek kodek TensorFlow 1.x heye ku modelek tora neuralî ya bingehîn bi karanîna modula `tf.layers` diyar dike:
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
Bi karanîna amûra nûvekirina TF V2, kod dikare bixweber li hevoksaziya TensorFlow 2.0 were guheztin:
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)
Di vê nimûneyê de, amûr daxuyaniyên importê nûve dike da ku modulên lihevhatinê bikar bîne (`tensorflow.compat.v1` û `tensorflow.compat.v2`). Ew di heman demê de fonksiyona `tf.layers.dense` li şûna çîna `tf2.keras.layers.Dense` ya ji TensorFlow 2.0 API-yê vedigire.
Amûra nûvekirina TF-ê V2-ê di TensorFlow 2.0 de ji bo hêsankirina pêvajoya koçkirina kodê ji TensorFlow 1.x ber TensorFlow 2.0 re xizmet dike. Ew guheztina kodê otomatîk dike, lihevhatina bi guhertoya nû re peyda dike, û raporek hûrgulî ya guhertinên çêkirî peyda dike. Ev amûr hewildana ku ji bo pêşdebiran hewce dike ku koda xwe ya heyî nûve bikin bi girîngî kêm dike, û dihêle ku ew ji taybetmendiyên nû û çêtirkirinên ku di TensorFlow 2.0 de hatine destnîşan kirin sûd werbigirin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
- Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
- Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
- Ma pêdivî ye ku ji bo modelên fêrbûna makîneyê yên ku li TensorFlow.js têne xebitandin fonksiyonek fêrbûna asynkron bikar bînin?
- Parametreya herî zêde ya peyvan a TensorFlow Keras Tokenizer API çi ye?
- Ma TensorFlow Keras Tokenizer API dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran bibîne?
- TOCO çi ye?
- Têkiliya di navbera çend serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê de û rastbûna pêşbîniya ji xebitandina modelê de çi ye?
- Ma API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de li ser bingeha daneya grafika xwezayî danûstendinek perwerdehiya zêdekirî çêdike?
- API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de çi ye?
Pir pirs û bersivan di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals de bibînin