tensorflow 1.X迁移至tensorflow2 的代码写法

下面是关于“tensorflow 1.X迁移至tensorflow2的代码写法”的完整攻略。

问题描述

随着TensorFlow的不断更新，许多使用TensorFlow 1.X的项目需要迁移到TensorFlow 2。那么，在迁移过程中，如何修改代码以适应TensorFlow 2？

解决方法

示例1：在TensorFlow 2中使用tf.keras替代tf.contrib

以下是在TensorFlow 2中使用tf.keras替代tf.contrib的示例：

1. 首先，导入必要的库：

python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from tensorflow.keras import Model

1. 然后，定义模型：

```python
class MyModel(Model):
def init(self):
super(MyModel, self).init()
self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
self.flatten = Flatten()
self.d1 = Dense(128, activation='relu')
self.d2 = Dense(10, activation='softmax')

   def call(self, x):
       x = self.conv1(x)
       x = self.flatten(x)
       x = self.d1(x)
       return self.d2(x)

model = MyModel()
```

在上面的示例中，我们使用了tf.keras替代了tf.contrib。首先，我们导入了必要的库，并定义了一个继承自tf.keras.Model的模型类。然后，我们在模型类中定义了卷积层、全连接层等层，并在call方法中定义了模型的前向传播过程。最后，我们实例化了模型类。

示例2：在TensorFlow 2中使用tf.data替代tf.train

以下是在TensorFlow 2中使用tf.data替代tf.train的示例：

1. 首先，导入必要的库：

python
import tensorflow as tf

1. 然后，加载数据集并进行数据预处理：

```python
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).shuffle(10000).batch(32)
test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)
```

1. 接着，定义模型并进行训练：

```python
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

model.fit(train_ds, epochs=5, validation_data=test_ds)
```

在上面的示例中，我们使用了tf.data替代了tf.train。首先，我们加载了MNIST数据集并进行了数据预处理。然后，我们使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices方法将数据集转换为tf.data.Dataset格式，并进行了shuffle和batch操作。最后，我们定义了一个简单的模型，并使用tf.data.Dataset格式的数据集进行训练。

结论

在本攻略中，我们介绍了在TensorFlow 2中使用tf.keras替代tf.contrib和使用tf.data替代tf.train的方法，并提供了两个示例说明。可以根据具体的需求来选择不同的方法，并根据需要调整模型、数据集和超参数。