tensorflow v1.x 和v2.x之间的差别

最新推荐文章于 2024-09-03 18:42:58 发布
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本文探讨了在TensorFlow从v1.x升级到v2.x过程中遇到的问题，特别是接口变化带来的挑战。针对tf.contrib.layers.xavier_initializer()的迁移，建议使用tf.compat.v1.keras.initializers.glorot_normal()作为替代，尽管未确认是否为官方推荐的迁移接口，但其功能相似。

随着TensorFlow的版本升级，版本相关的各种各样问题还是不断出现，之前写过一个关于应对升级问题的文章TensorFlow版本迁移问题，发现在具体操作的时候还是会出现文章不能cover的问题。

以下是解决部分tf接口的常见方法，供参考~

# 对于顶层的一些接口，比如placeholder，truncated_normal，get_variable等使用如下方法
tf.random_uniform   ===> tf.randomz

tf.placeholder     ===>  tf.compat.v1.disable_eager_execution() 
  tf
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