TensorFlow 1.12 ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ TensorFlow 2.0 ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਟੂਲ TensorFlow 1.x ਕੋਡ ਨੂੰ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡਬੇਸ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ-ਲਾਈਨ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ TensorFlow 1.x ਕੋਡ ਨੂੰ TensorFlow 2.0 ਅਨੁਕੂਲ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਡ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ API ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ TensorFlow 2.0 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਕਦਮ ਹਨ:
1. TensorFlow 2.0 ਅਤੇ TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ:
python !pip install tensorflow==2.0.0-beta1 !pip install tensorflow-upgrade
2. ਇੱਕ ਟਰਮੀਨਲ ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ TensorFlow 1.x ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਾਲੀ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ 'ਤੇ ਜਾਓ।
3. TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਚਲਾਓ:
python !tf_upgrade_v2 --infile your_script.py --outfile your_script_upgraded.py
'your_script.py' ਨੂੰ ਆਪਣੀ TensorFlow 1.x ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਨਾਮ ਨਾਲ ਅਤੇ 'your_script_upgraded.py' ਨੂੰ ਬਦਲੀ ਗਈ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਾਮ ਨਾਲ ਬਦਲੋ।
4. ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ TensorFlow 2.0 ਅਨੁਕੂਲ ਕੋਡ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਫਾਈਲ (`your_script_upgraded.py`) ਤਿਆਰ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਦਸਤੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
5. ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਸਤੀ ਦਖਲ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰੋ। TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਮੈਨੁਅਲ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਕੋਡ ਬਰਤਰਫ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਂ ਹਟਾਏ ਗਏ API 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
6. ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਕੋਡ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਐਡਜਸਟ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ TensorFlow 2.0 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅੱਪਗਰੇਡ ਕੀਤੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2 ਟੂਲ TensorFlow 1.x ਕੋਡ ਨੂੰ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਹਿਜ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਜਿਹੇ ਕੇਸ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਦਸਤੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2 ਟੂਲ TensorFlow 1.12 ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ TensorFlow 2.0 ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉੱਪਰ ਦੱਸੇ ਗਏ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡਬੇਸ ਨੂੰ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ 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