tensorflow2.0が起動した後、多くの上で使用されているtensorflow楽しい作り、keras、簡略化されたAPIインタフェースを採用します。
2.xからアップグレードするTensorflow1.x
オプション1：まだTF 1.xのスクリプトを使用します
2.xのにtensorflowサポート背景のアップグレード後、コードの大部分を書き換える必要がない場合、元の1.xシリーズのコードについては、唯一の負荷tensorflowにコードを変更する必要があります
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
その上に。
オプション2：2.xのプロジェクトコードへのアップグレード
しかし、これは本当に新しい2.xのAPIをもたらす新機能を果たしていません。実際のスタイルの2.xの移行にプロジェクトコード1.xのために、tensorflowプロジェクトグループは、この機能を実現するためにtf_upgrade_v2スクリプトをリリースしました。このスクリプトを使用して、次のとおりです。
tf_upgrade_v2 \
--intree my_project/ \
--outtree my_project_v2/ \
--reportfile report.txt
他のパラメータは、ドキュメントのtf_upgrade_v2スクリプトを助けることができます。tf_upgrade_v2 -h
ただし、一部の記号は、置換文字列によって得られただけでなく、単にAPIことができます。1.xのバージョンTF機能のほとんどを呼び出している間による関数を呼び出すように変更することができますtf.compat.v1.func_name()取得の方法は、そのようなバージョン2.xでtf.flagsとtf.contribように放棄されているいくつかの機能が、そこにある、といくつかあります関数は、例えばabsl.flagsをいくつかの他の叫びをコールする必要があるかもしれない、または機能を調節tensorflow.addonsモジュールに対応します。
上記を考慮すると、アップグレードは正式に推奨される：
1）ユニットテスト
2）tensorflow 1.14、実際tf.compat.v2モジュールにカプセル化されたコードのバージョン2.0、tfを含まtf1.14バージョンに搭載されました。
3）コードの1.14 TFテストバージョンでは、このステップは、試験の1.14バージョンのコードの全てが通過することを確実にするために重要です。
4）tf_upgrade_v2でプロジェクトコードをアップグレード
バージョン1.14アップグレードと試験後5）コード。
6）アップグレードレポートの警告およびエラーをチェックする
。7）tf2.0マウント
8）テストコード、コードの前に添加されるtf.disable_v2_behavior()機能、および、テスト実行
テストコード、2.xのAPIと実行でコメント9）。
ご質問があればあなたがチェックアウトすることができます公式のコード移行ガイドします。https：//tensorflow.google.cn/guide/migrate
