په TensorFlow 2 کې د TF اپ گریڈ V2.0 وسیلې هدف د پراختیا کونکو سره د دوی موجوده کوډ TensorFlow 1.x څخه TensorFlow 2.0 ته لوړولو کې مرسته کول دي. دا وسیله د کوډ بدلولو لپاره اتوماتیک لاره چمتو کوي، د TensorFlow نوې نسخه سره مطابقت یقیني کوي. دا د دې لپاره ډیزاین شوی چې د مهاجرت کوډ پروسې ساده کړي، د پراختیا کونکو لپاره اړین هڅې کموي ترڅو خپل ماډلونه او غوښتنلیکونه وروستي TensorFlow ریلیز ته تطبیق کړي.
په TensorFlow 2.0 کې یو له لوی بدلونونو څخه د ډیفالټ حالت په توګه د لیواله اجرا کولو معرفي کول دي. په TensorFlow 1.x کې، پراختیا کونکي باید کمپیوټري ګراف تعریف کړي او بیا یې په یوه ناسته کې اجرا کړي. په هرصورت، TensorFlow 2.0 د سمدستي اجرا کولو ته اجازه ورکوي، په موډلونو کې د ډیبګ او تکرار کول اسانه کوي. د TF اپ گریڈ V2 وسیله د کوډ بدلولو کې مرسته کوي ترڅو د لیوال اجرا کولو او نورو نوي ب featuresو څخه کار واخلي چې په TensorFlow 2.0 کې معرفي شوي.
د TF اپ گریڈ V2 وسیله د مهاجرت پروسې اسانه کولو لپاره ډیری فعالیتونه چمتو کوي. دا کولی شي په اتوماتيک ډول د TensorFlow 1.x کوډ د TensorFlow 2.0 کوډ ته بدل کړي، د ترکیب او API کالونو تازه کول. پدې کې په TensorFlow 2.0 کې د دوی مساوي همکارانو سره د تخریب شوي افعال او ماډلونو ځای په ځای کول شامل دي. دا وسیله د کوډ نمونو په پیژندلو سره د مطابقت مسلو حل کولو کې هم مرسته کوي کوم چې ممکن په نوي نسخه کې مات شي او د مناسبو تعدیلاتو وړاندیز وکړي.
برسیره پردې، د TF اپ گریڈ V2 وسیله یو مفصل راپور رامینځته کوي چې په کوډ کې شوي بدلونونه روښانه کوي. دا راپور له پراختیا کونکو سره مرسته کوي چې د وسیلې لخوا رامینځته شوي تعدیلات پوه شي او د کوډ ساحو ته بصیرت وړاندې کوي چې لاسي مداخلې ته اړتیا لري. د دې تحلیل په وړاندې کولو سره، دا وسیله روڼتیا تضمینوي او پراختیا ورکوونکو ته دا توان ورکوي چې د مهاجرت پروسې بشپړ کنټرول ولري.
د TF اپ گریڈ V2 وسیلې فعالیت روښانه کولو لپاره ، یو ساده مثال په پام کې ونیسئ. فرض کړئ چې موږ د TensorFlow 1.x کوډ snippet لرو چې د 'tf.layers' ماډل په کارولو سره د عصبي شبکې بنسټیز ماډل تعریفوي:
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
د TF اپ گریڈ V2 وسیلې په کارولو سره ، کوډ په اوتومات ډول د TensorFlow 2.0 ترکیب ته بدل کیدی شي:
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)
په دې مثال کې، وسیله د مطابقت ماډلونو کارولو لپاره د وارداتو بیانات تازه کوي (`tensorflow.compat.v1` او `tensorflow.compat.v2`). دا د TensorFlow 2 API څخه د مساوي `tf2.0.keras.layers.Dense` ټولګي سره د `tf.layers.dense` فنکشن هم بدلوي.
په TensorFlow 2 کې د TF اپ گریڈ V2.0 وسیله د TensorFlow 1.x څخه TensorFlow 2.0 ته د کوډ مهاجرت پروسې ساده کولو هدف ته خدمت کوي. دا د کوډ تبادله اتومات کوي، د نوي نسخې سره مطابقت یقیني کوي، او د بدلونونو تفصیلي راپور چمتو کوي. دا وسیله د پام وړ هڅې کموي چې پراختیا کونکو ته د دوی موجوده کوډ نوي کولو لپاره اړین دي، دوی ته دا توان ورکوي چې په TensorFlow 2.0 کې معرفي شوي نوي ب featuresو او پرمختګونو څخه ګټه پورته کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات:
- څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
- په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
- د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
- ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
- د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
- ایا TensorFlow Keras Tokenizer API د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي؟
- TOCO څه شی دی؟
- د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
- ایا د TensorFlow په عصبي جوړښت شوي زده کړې کې د پیک ګاونډی API د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د روزنې ډیټاسیټ وده کوي؟
- د TensorFlow په عصبي ساختماني زده کړې کې د پیک ګاونډی API څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals کې وګورئ