TensorFlow 2 ਵਿੱਚ TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2.0 ਟੂਲ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡ ਨੂੰ TensorFlow 1.x ਤੋਂ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਵੇਂ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਡ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਨਤਮ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਰੀਲੀਜ਼ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਡਿਫਾਲਟ ਮੋਡ ਵਜੋਂ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ। TensorFlow 1.x ਵਿੱਚ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਸੀ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਚਲਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, TensorFlow 2.0 ਤੁਰੰਤ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। TF ਅੱਪਗਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਟੈਨਸਰਫਲੋ 2.0 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
TF ਅੱਪਗਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਕਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ TensorFlow 1.x ਕੋਡ ਨੂੰ TensorFlow 2.0 ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ API ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਨਾਪਸੰਦ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਦੇ ਹਮਰੁਤਬਾ ਨਾਲ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਨਵੇਂ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਟੁੱਟਣ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਸੋਧਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਕੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, TF ਅੱਪਗਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਿਪੋਰਟ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਟੂਲ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੰਸ਼ੋਧਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਡ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਲਈ ਦਸਤੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਟੂਲ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਰੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
TF ਅੱਪਗਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਮੰਨ ਲਓ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ TensorFlow 1.x ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ ਜੋ `tf.layers` ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ:
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
TF ਅੱਪਗਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕੋਡ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ TensorFlow 2.0 ਸੰਟੈਕਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
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)
ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਟੂਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮੋਡੀਊਲ (`tensorflow.compat.v1` ਅਤੇ `tensorflow.compat.v2`) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਆਯਾਤ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ TensorFlow 2 API ਤੋਂ `tf.layers.dense` ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ `tf2.0.keras.layers.Dense` ਕਲਾਸ ਨਾਲ ਵੀ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
TensorFlow 2 ਵਿੱਚ TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2.0 ਟੂਲ TensorFlow 1.x ਤੋਂ TensorFlow 2.0 ਤੱਕ ਕੋਡ ਨੂੰ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਡ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਵੇਂ ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟੈਨਸਰਫਲੋ 2.0 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ:
- ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇ ਪਲਾਟ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow Keras Tokenizer API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TOCO ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੀ ਹੈ?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ