Эта статья взята изПрограмма перевода самородковОрганизуется переводОфициальная документация TensorFlow. Если вам интересно, добро пожаловатьПодать заявку на переводчика, изучив учебник переводчика, участвуйте в переводе и сопоставлении статей и документов. Мы также набираем переводчиков TensorFlow, поэтому, пожалуйста, примите активное участие.
Изменения API в TensorFlow 1.0 больше не являются полностью обратно совместимыми. Поэтому приложения TensorFlow, работающие на TensorFlow 0.n, могут некорректно работать с TensorFlow 1.0. В этом выпуске мы внесли некоторые изменения в API, чтобы обеспечить его внутреннюю согласованность; в течение следующего цикла выпуска 1.N изменений поколений не будет.
Это руководство расскажет вам об основных изменениях в новом API и о том, как автоматически обновить ваши программы до TensorFlow 1.0. Это руководство не только поможет вам внести изменения в программу, но и объяснит, почему мы вносим эти изменения.
Как обновить
Если вы хотите автоматически перенести свой код на версию 1.0, вы можете попробовать нашtf_upgrade.pyсценарий. Этот сценарий будет работать в большинстве случаев, но иногда вам потребуется изменить его вручную.
Вы можете найти в нашемGitHubПолучите этот скрипт в формате .
Чтобы преобразовать один исходный файл TensorFlow версии 0.n в версию 1.0, введите команду в следующем формате:
$ python tf_upgrade.py --infile InputFile --outfile OutputFile
Например, следующая команда поместит файл с именемtest.pyПрограмма TensorFlow версии 0.n преобразуется в программу с именемtest_1.0.pyПрограмма TensorFlow версии 1.0:
$ python tf_upgrade.py --infile test.py --outfile test_1.0.py
tf_upgrade.pyСкрипт также создает файл с именемreport.txt, в котором задокументированы все изменения, внесенные в процессе обновления, и предлагаются некоторые изменения вручную, которые вам, возможно, придется внести.
Чтобы обновить весь каталог программ TensorFlow версии 0.n до версии 1.0, введите команду в следующем формате:
$ python tf_upgrade.py --intree InputDir --outtree OutputDir
Например, следующая команда/home/user/coolВсе программы TensorFlow версии 0.n в версии 1.0 преобразуются во вновь созданный/home/user/cool_1.0В каталоге:
$ python tf_upgrade.py --intree /home/user/cool --outtree /home/user/cool_1.0
ограничение
Есть несколько моментов, о которых следует помнить при использовании сценариев для обновления. особенно:
-
вам нужно исправить все вручную
tf.reverse()пример.tf_upgrade.pyСкрипт также будет выводиться на экранreport.txtФайл предупреждает вас оtf.reverse()Информация. -
Если вы столкнулись с некоторыми параметрами, которые необходимо изменить,
tf_upgrade.pyПостарается отформатировать ваш код минимально, но не изменит автоматически фактический порядок параметров. следовательноtf_upgrade.pyАргументы ключевого слова будут использоваться, чтобы сделать аргументы функции независимыми от порядка. -
tf.get_variable_scope().reuse_variables()Такие конструкторы потерпят неудачу. Мы рекомендуем удалить их и заменить на:with tf.variable_scope(tf.get_variable_scope(), reuse=True): ...
-
и
tf.packиtf.unpackТочно так же мы будемTensorArray.packа такжеTensorArray.unpackпереименован вTensorArray.stackиTensorArray.unstack. но,TensorArray.packиTensorArray.unpackне связанные напрямуюtfпространство имен и, следовательно, не могут быть обнаружены лексически напрямую, например.foo = tf.TensorArray(); foo.unpack(). Поэтому их нужно модифицировать вручную.
Вручную обновите свой код
Вы также можете не использоватьtf_upgrade.py, обновите код вручную. Остальная часть этого документа содержит полный список изменений TensorFlow 1.0, не совместимых с предыдущими версиями.
Переменные
Функции переменных теперь более последовательны и менее понятны.
-
tf.VARIABLES- нужно переименовать в
tf.GLOBAL_VARIABLES
- нужно переименовать в
-
tf.all_variables- нужно переименовать в
tf.global_variables
- нужно переименовать в
-
tf.initialize_all_variables- нужно переименовать в
tf.global_variables_initializer
- нужно переименовать в
-
tf.initialize_local_variables- нужно переименовать в
tf.local_variables_initializer
- нужно переименовать в
-
tf.initialize_variables- нужно переименовать в
tf.variables_initializer
- нужно переименовать в
Агрегатная функция
Все агрегатные функции (Summary functions) теперь унифицированы вtf.summaryв пространстве имен.
-
tf.audio_summary- нужно переименовать в
tf.summary.audio
- нужно переименовать в
-
tf.contrib.deprecated.histogram_summary- нужно переименовать в
tf.summary.histogram
- нужно переименовать в
-
tf.contrib.deprecated.scalar_summary- нужно переименовать в
tf.summary.scalar
- нужно переименовать в
-
tf.histogram_summary- нужно переименовать в
tf.summary.histogram
- нужно переименовать в
-
tf.image_summary- нужно переименовать в
tf.summary.image
- нужно переименовать в
-
tf.merge_all_summaries- нужно переименовать в
tf.summary.merge_all
- нужно переименовать в
-
tf.merge_summary- нужно переименовать в
tf.summary.merge
- нужно переименовать в
-
tf.scalar_summary- нужно переименовать в
tf.summary.scalar
- нужно переименовать в
-
tf.train.SummaryWriter- нужно переименовать в
tf.summary.FileWriter
- нужно переименовать в
Численная разница
Целочисленное подразделение иtf.floordivБудет использоваться семантика этажа. Это позволяетnp.divideиnp.modрезультат сtf.divideиtf.modрезультаты остаются стабильными. Кроме того, мы модифицировалиtf.roundАлгоритм округления, используемый для согласования с NumPy.
-
tf.div-
разделение
tf.divideСемантика теперь изменена, чтобы соответствовать семантике Python, то есть в Python 3./нотация и деление будущего модуля Python 2 всегда будут приводить к числам с плавающей запятой,//Будет выполнено целочисленное деление. также,tf.divБудет выполнено только целочисленное деление. Чтобы принудительно разделить в стиле усечения в C, используйтеtf.truncatediv. -
Пожалуйста, попробуйте ввести свой код
tf.divизменить наtf.divide, который последует за семантику Python.
-
-
tf.mod- Излишек
tf.modТеперь семантика изменена, чтобы соответствовать семантике Python. Кроме того, операции над целыми числами будут использовать семантику пола. Чтобы принудительно выполнить операцию остатка в стиле усечения в C, используйтеtf.truncatemod.
- Излишек
Сравнение операций деления между новой и старой версиями представлено в следующей таблице:
| выражение | TF 0.11 (py2) | TF 0.11 (py3) | TF 1.0 (py2) | TF 1.0 (py3) |
|---|---|---|---|---|
| tf.div(3,4) | 0 | 0 | 0 | 0 |
| tf.div(-3,4) | 0 | 0 | -1 | -1 |
| tf.mod(-3,4) | -3 | -3 | 1 | 1 |
| -3/4 | 0 | -0.75 | -1 | -0.75 |
| -3/4tf.divide(-3,4) | N/A | N/A | -0.75 | -1 |
Сравнение операций округления между новой и старой версиями представлено в следующей таблице:
| входить | Python | NumPy | C++ round() | TensorFlow 0.11(floor(x+.5)) | TensorFlow 1.0 |
|---|---|---|---|---|---|
| -3.5 | -4 | -4 | -4 | -3 | -4 |
| -2.5 | -2 | -2 | -3 | -2 | -2 |
| -1.5 | -2 | -2 | -2 | -1 | -2 |
| -0.5 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 |
| 0.5 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 |
| 1.5 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| 2.5 | 2 | 2 | 3 | 3 | 2 |
| 3.5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
Соответствие именованию NumPy
В новой версии многие функции переименовываются в соответствии с NumPy. Это сделано для того, чтобы максимально упростить переход между NumPy и TensorFlow. Хотя мы исключили некоторые распространенные несоответствия, теперь есть некоторые функции, которые не совсем совпадают.
-
tf.inv- нужно переименовать в
tf.reciprocal - Это сделано, чтобы предотвратить его использование с функцией инверсии матрицы NumPy.
np.invзатемнять
- нужно переименовать в
-
tf.list_diff- нужно переименовать в
tf.setdiff1d
- нужно переименовать в
-
tf.listdiff- нужно переименовать в
tf.setdiff1d
- нужно переименовать в
-
tf.mul- нужно переименовать в
tf.multiply
- нужно переименовать в
-
tf.neg- нужно переименовать в
tf.negative
- нужно переименовать в
-
tf.select- нужно переименовать в
tf.where -
tf.whereтеперь сnp.whereто же самое, нужно передать 3 или 1 параметр
- нужно переименовать в
-
tf.sub- нужно переименовать в
tf.subtract
- нужно переименовать в
Соответствие аргументам NumPy
Параметры некоторых методов TensorFlow 1.0 теперь совпадают с параметрами NumPy. Для этого TensorFlow 1.0 изменил некоторые аргументы ключевых слов и переупорядочил некоторые аргументы. Обратите внимание, что TensorFlow 1.0 больше не используется.dimensionВместо того, чтобы использоватьaxis. TensorFlow 1.0 всегда будет сохранять аргументы тензора первыми в операциях, изменяющих тензоры. (видетьtf.concatизменения).
-
tf.argmax- аргументы ключевого слова
dimensionнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.argmin- аргументы ключевого слова
dimensionнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.concat- аргументы ключевого слова
concat_dimнужно переименовать вaxis - Входные параметры переупорядочены как
tf.concat(values, axis, name='concat').
- аргументы ключевого слова
-
tf.count_nonzero- аргументы ключевого слова
reduction_indicesнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.expand_dims- аргументы ключевого слова
dimнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.reduce_all- аргументы ключевого слова
reduction_indicesнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.reduce_any- аргументы ключевого слова
reduction_indicesнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.reduce_join- аргументы ключевого слова
reduction_indicesнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.reduce_logsumexp- аргументы ключевого слова
reduction_indicesнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.reduce_max- аргументы ключевого слова
reduction_indicesнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.reduce_mean- аргументы ключевого слова
reduction_indicesнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.reduce_min- аргументы ключевого слова
reduction_indicesнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.reduce_prod- аргументы ключевого слова
reduction_indicesнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.reduce_sum- аргументы ключевого слова
reduction_indicesнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.reverse-
tf.reverseТребуется передать 1 измерение передboolТензоры типов, используемые для управления порядком измерений, теперь управляются с помощью набора индексов осей. - Например
tf.reverse(a, [True, False, True])теперь нужно изменить наtf.reverse(a, [0, 2])
-
-
tf.reverse_sequence- аргументы ключевого слова
batch_dimнужно переименовать вbatch_axis - аргументы ключевого слова
seq_dimнужно переименовать вseq_axis
- аргументы ключевого слова
-
tf.sparse_concat- аргументы ключевого слова
concat_dimнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.sparse_reduce_sum- аргументы ключевого слова
reduction_axesнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.sparse_reduce_sum_sparse- аргументы ключевого слова
reduction_axesнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.sparse_split- аргументы ключевого слова
split_dimнужно переименовать вaxis - Входные параметры переупорядочены как
tf.sparse_split(keyword_required=KeywordRequired(), sp_input=None, num_split=None, axis=None, name=None, split_dim=None).
- аргументы ключевого слова
-
tf.split- аргументы ключевого слова
split_dimнужно переименовать вaxis - аргументы ключевого слова
num_splitнужно переименовать вnum_or_size_splits - Входные параметры переупорядочены как
tf.split(value, num_or_size_splits, axis=0, num=None, name='split').
- аргументы ключевого слова
-
tf.squeeze- аргументы ключевого слова
squeeze_dimsнужно переименовать вaxis
- аргументы ключевого слова
-
tf.svd- Входные параметры переупорядочены как
tf.svd(tensor, full_matrices=False, compute_uv=True, name=None).
- Входные параметры переупорядочены как
Упрощенное математическое преобразование
Математические операции пакетной версии были удалены. Теперь не пакетная версия функции уже включает в себя функцию пакетной обработки. Например,tf.complex_absфункционал перенесен наtf.abs
-
tf.batch_band_part- нужно переименовать в
tf.band_part
- нужно переименовать в
-
tf.batch_cholesky- нужно переименовать в
tf.cholesky
- нужно переименовать в
-
tf.batch_cholesky_solve- нужно переименовать в
tf.cholesky_solve
- нужно переименовать в
-
tf.batch_fft- нужно переименовать в
tf.fft
- нужно переименовать в
-
tf.batch_fft3d- нужно переименовать в
tf.fft3d
- нужно переименовать в
-
tf.batch_ifft- нужно переименовать в
tf.ifft
- нужно переименовать в
-
tf.batch_ifft2d- нужно переименовать в
tf.ifft2d
- нужно переименовать в
-
tf.batch_ifft3d- нужно переименовать в
tf.ifft3d
- нужно переименовать в
-
tf.batch_matmul- нужно переименовать в
tf.matmul
- нужно переименовать в
-
tf.batch_matrix_determinant- нужно переименовать в
tf.matrix_determinant
- нужно переименовать в
-
tf.batch_matrix_diag- нужно переименовать в
tf.matrix_diag
- нужно переименовать в
-
tf.batch_matrix_inverse- нужно переименовать в
tf.matrix_inverse
- нужно переименовать в
-
tf.batch_matrix_solve- нужно переименовать в
tf.matrix_solve
- нужно переименовать в
-
tf.batch_matrix_solve_ls- нужно переименовать в
tf.matrix_solve_ls
- нужно переименовать в
-
tf.batch_matrix_transpose- нужно переименовать в
tf.matrix_transpose
- нужно переименовать в
-
tf.batch_matrix_triangular_solve- нужно переименовать в
tf.matrix_triangular_solve
- нужно переименовать в
-
tf.batch_self_adjoint_eig- нужно переименовать в
tf.self_adjoint_eig
- нужно переименовать в
-
tf.batch_self_adjoint_eigvals- нужно переименовать в
tf.self_adjoint_eigvals
- нужно переименовать в
-
tf.batch_set_diag- нужно переименовать в
tf.set_diag
- нужно переименовать в
-
tf.batch_svd- нужно переименовать в
tf.svd
- нужно переименовать в
-
tf.complex_abs- нужно переименовать в
tf.abs
- нужно переименовать в
Другие изменения
В дополнение к изменениям, описанным выше, вот некоторые изменения:
-
tf.image.per_image_whitening- нужно переименовать в
tf.image.per_image_standardization
- нужно переименовать в
-
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits- Входные параметры переупорядочены как
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None).
- Входные параметры переупорядочены как
-
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits- Входные параметры переупорядочены как
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None).
- Входные параметры переупорядочены как
-
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits- Входные параметры переупорядочены как
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None).
- Входные параметры переупорядочены как
-
tf.ones_initializer- Его нужно преобразовать в вызов функции, например
tf.ones_initializer()
- Его нужно преобразовать в вызов функции, например
-
tf.pack- нужно переименовать в
tf.stack
- нужно переименовать в
-
tf.round-
tf.roundСемантика теперь такая же, как округление Банкера.
-
-
tf.unpack- нужно переименовать в
tf.unstack
- нужно переименовать в
-
tf.zeros_initializer- Его нужно преобразовать в вызов функции, например
tf.zeros_initializer()
- Его нужно преобразовать в вызов функции, например
Программа перевода самородковэто сообщество, которое переводит высококачественные технические статьи из Интернета сНаггетсДелитесь статьями на английском языке на . Охват контентаAndroid,iOS,внешний интерфейс,задняя часть,блокчейн,продукт,дизайн,искусственный интеллектЕсли вы хотите видеть более качественные переводы, пожалуйста, продолжайте обращать вниманиеПрограмма перевода самородков,официальный Вейбо,Знай колонку.