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,我们可以使用变量来代替张量和变量:
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. 动态图(Eager Execution) TensorFlow 2.0引入了动态图(Eager Execution),这是一个命令式的编程环境,可以让您立即评估操作,而不需要构建计算图。动态图使得TensorFlow 2.0更容易使用和调试。 在TensorFlow 1.x中,计算图是在运行时构建的。这意味着您需要在定义操作后构建计算图,然后运行计算图:
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,您可以使用动态图来立即评估操作:
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是官方的高级API。Keras API提供了一种更加简单和易于使用的方式来定义和训练深度学习模型。 在TensorFlow 1.x中,我们可能会使用原始的TensorFlow API来定义和训练模型:
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,我们可以使用Keras API来定义和训练模型:
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)总结 在这篇文章中,我们讨论了如何将TensorFlow 1.x代码迁移到TensorFlow 2.0。我们涵盖了张量和变量的改变,动态图(Eager Execution)和Keras API。这些改进使得TensorFlow 2.0更加易于使用和高效,使得模型训练和部署更加容易和快速。
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