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tensorflow1轉(zhuǎn)tensorflow2

mzlogin / 977人閱讀
當(dāng)談到機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和部署時(shí)，TensorFlow是最流行的框架之一。TensorFlow 2.0是TensorFlow的最新版本，它提供了許多新的功能和改進(jìn)，使得模型訓(xùn)練和部署更加容易和高效。在這篇文章中，我們將討論如何將TensorFlow 1.x代碼遷移到TensorFlow 2.0。 1. 張量（Tensors）和變量（Variables）的改變 在TensorFlow 1.x中，我們使用張量和變量來(lái)表示數(shù)據(jù)和模型參數(shù)。在TensorFlow 2.0中，張量和變量的概念被合并為一種類(lèi)型 - 變量（Variables）。這意味著在TensorFlow 2.0中，您只需要使用變量來(lái)表示數(shù)據(jù)和模型參數(shù)。 例如，在TensorFlow 1.x中，我們可能會(huì)定義一個(gè)張量和一個(gè)變量： 
import tensorflow as tf

# Define a tensor
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])

# Define a variable
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
在TensorFlow 2.0中，我們可以使用變量來(lái)代替張量和變量： 
import tensorflow as tf

# Define a variable
x = tf.Variable(tf.zeros([None, 784]), dtype=tf.float32)

# Define a variable
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), dtype=tf.float32)
2. 動(dòng)態(tài)圖（Eager Execution） TensorFlow 2.0引入了動(dòng)態(tài)圖（Eager Execution），這是一個(gè)命令式的編程環(huán)境，可以讓您立即評(píng)估操作，而不需要構(gòu)建計(jì)算圖。動(dòng)態(tài)圖使得TensorFlow 2.0更容易使用和調(diào)試。 在TensorFlow 1.x中，計(jì)算圖是在運(yùn)行時(shí)構(gòu)建的。這意味著您需要在定義操作后構(gòu)建計(jì)算圖，然后運(yùn)行計(jì)算圖： 
import tensorflow as tf

# Define a graph
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
    W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
    y = tf.matmul(x, W)

# Run the graph
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    result = sess.run(y, feed_dict={x: input_data})
在TensorFlow 2.0中，您可以使用動(dòng)態(tài)圖來(lái)立即評(píng)估操作： 
import tensorflow as tf

# Define a variable
x = tf.Variable(tf.zeros([None, 784]), dtype=tf.float32)

# Define a variable
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), dtype=tf.float32)

# Evaluate the operation
result = tf.matmul(x, W)
3. Keras API 在TensorFlow 2.0中，Keras API是官方的高級(jí)API。Keras API提供了一種更加簡(jiǎn)單和易于使用的方式來(lái)定義和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。 在TensorFlow 1.x中，我們可能會(huì)使用原始的TensorFlow API來(lái)定義和訓(xùn)練模型： 
import tensorflow as tf

# Define a graph
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
    W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

    y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
    cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# Train the model
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
在TensorFlow 2.0中，我們可以使用Keras API來(lái)定義和訓(xùn)練模型： 
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Define a model
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

# Compile the model
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.5),
              loss="categorical_crossentropy",
              metrics=["accuracy"])

# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
總結(jié) 在這篇文章中，我們討論了如何將TensorFlow 1.x代碼遷移到TensorFlow 2.0。我們涵蓋了張量和變量的改變，動(dòng)態(tài)圖（Eager Execution）和Keras API。這些改進(jìn)使得TensorFlow 2.0更加易于使用和高效，使得模型訓(xùn)練和部署更加容易和快速。

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