tensorflow1.0代码迁移到2.0官方指导

最新推荐文章于 2025-03-21 08:50:57 发布
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原文链接：https://www.tensorflow.org/guide/migrate

本文介绍了一种简单的方法，用于将使用低版本TensorFlow(如1.x)的代码迁移到TensorFlow 2.0。通过两行代码即可实现兼容性，避免了因版本不匹配而进行繁琐的环境配置。

https://www.tensorflow.org/guide/migrate

解决源代码中tensorflow版本过低问题(tensorflow1.x代码迁移到2.0)


原创风一样的rain 最后发布于2020-03-06 13:07:19


有时我们从github上clone下来的代码是几年前的，使用的是tensorflow低版本，要想运行最粗暴的办法是根据代码的tensorflow版本安装对应的版本，替换掉自己的tensorflow2.0.
实际上不用这么麻烦，两行代码即可解决。

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
 

tensorflow1.0到temsorflow2.0代码转换
weixin_39559994的博客
09-28 1300
tf1.0和tf2.0之间的代码转换
【入门教程】官方手把手教你如何将 TensorFlow 1 升级到 TensorFlow 2（上）
tensorflowforum的博客
11-10 5156
注：原文中有很多链接，无法在微信内容中一一展示，如需请点击“阅读原文”直达官网内容页（英文）。 在 Google Colab 中运行 https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/migrate.ipynb 在 GitHub 上查看源代码 https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/mi.
用于将旧代码升级到TensorFlow1.0版本的tf_upgrade.py
02-16
这是 TensorFlow 官方发布的将旧代码升级以适应新的TensorFlow1.0版本的Python API，使用方法见压缩包中的README文件。
tensorflow1.x版本代码迁移到2.0
donruo的博客
07-12 1825
由于3090显卡只支持tf2.0以后的版本，而且随着显卡的更新换代，tf1.x版本也不支持更高级的显卡，所以有必要将1.x版本的代码转成2.0后的版本。 Tf2.0版本和tf1.0版本的主要区别 　　主要区别在于tf1.x是静态图，需要先把模型结构先定好，再进行训练 Tf2.0版本则是动态图，训练前不用先构建完整的结构，而是按流程一步步构建，因此在训练的时候tf1.x相比于tf2.0占cpu内存大，训练的速度更快 代码转换主要分几个方面：输入、模型网络、训练、模型保存 1.输入 　.
将TensorFlow 1.0代码转换为TensorFlow 2.0
最新发布
03-21 510
例如，在TensorFlow 2.0中，你不能像在1.0中使用tf.contrib.layers.fully_connected()函数，而需要使用tf.keras.layers.Dense()函数。2. 接下来，你需要修改你的代码来使用TensorFlow 2.0的功能。例如，如果你在1.0中使用了sess.run()函数来执行操作，在2.0中，你可以直接使用变量来获取其值。例如，你可以在一个大型的文本分类任务中使用它，或者在一个图像识别任务中使用它。
【060】tensorflow2.0 与tensorflow1.0 的性能区别和迁移
小麦粒的Python
04-19 3493
内容目录一、TensorFlow 2.0 介绍二、tf1 和 tf2 的主要变化1、Eager执行2、AutoGraph3、tf.keras4、模型训练三、TF 1.0到2.0迁移一、T...
tensorflow1.x入门与实战代码_,tensorflow2.0运行1.0代码,Python
09-10
在本文中，我们将深入探讨TensorFlow 1.x的基础知识，以及如何将其代码转换为兼容TensorFlow 2.0的版本。TensorFlow是一个广泛使用的开源深度学习框架，由Google Brain团队开发，它允许开发者构建和训练复杂的机器...
tensorflow2.0环境使用tensorflow1.0代码
04-29
在TensorFlow 2.0中，许多API已经被重构，所以不能直接使用TensorFlow 1.0的代码。但是，TensorFlow 2.0提供了一个名为“tensorflow.compat.v1”的模块，可以...如果可能的话，最好将代码迁移到TensorFlow 2.0的API。
tensorflow1.x入门与实战代码_,tensorflow2.0运行1.0代码,Python源码.zip
10-15
5. **tf_upgrade_v2**：官方提供的工具，帮助将1.x代码升级到2.0。 6. **兼容性层**：如`tf.enable_eager_execution()`和`tf.compat.v1`模块，用于支持1.x API。 **Python源码分析：** Python源码可能包含模型定义...
Tensorflow1.X迁移到2.0教程
CristianoC
02-19 1438
最近发现tf升级2.0之后有些api更新了，所以代码就无法直接迁移，所以做一下记录。 目录 单脚本转换 文件夹批量转换 注意事项 单脚本转换 先进入到你要转换脚本(eg:yolov3.py)的目录，然后： tf_upgrade_v2 --infile yolov3.py --outfile yolov3.py 文件夹批量转换 先进入你要转换的文件夹根目录（eg:yolov3/），然...
将TensorFlow 1.x升级代码到TensorFlow 2.x版本的方法汇总
01-06
下面将升级代码到TensorFlow 2.x版本的方法汇总起来，有如下几点。 1.最快速转化的方法 在代码中没有使用contrib模块的情况下，可以在代码最前端加上如下两句，直接可以实现的代码升级。 import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior() 这种方法只是保证代码在TensorFlow 2.x版本上能够运行，并不能发挥TensorFlow的最大性能。 2.使用工具进行转化的方法 在代码中没有使用contrib模块的情况下，用tf_upgrade_v2工具可以快速实现代码升级。当然tf_upgrade_v2工具并不是万能的
5 分钟将 TensorFlow 1 代码转换到 TensorFlow 2
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09-22 6102
5 分钟将 TensorFlow 1 代码转换到 TensorFlow 2 跑代码 戳这里????: 5 分钟将 TensorFlow 1 代码转换到 TensorFlow 2 小伙伴问了：现在很多新的 GPU 对以前的 TensorFlow 1.x 的支持很不好，比如 30 系列的GPU，以前的代码跑不起来咋办？ TensorFLow v1 原本是为了运行效率让用户直接使用 Python 操作计算图。 但是渐渐的用户发现： 调试困难 开发低效 各种 API 不统一 以及来自外部的 Keras 都让
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05-26 717
可以将TensorFlow1.x的代码自动升级成TensorFlow2.x 一、准备 确保安装TensorFlow2.0 二、转换单个python文件 tf_upgrade_v2 --infile xx/xx/xx.py --outfile xx/xx.py 三、目录树的转换 tf_upgrade_v2 --intree xx/xx/xx.py --outtree xx/xx.py 注意 改完后运气好可以立刻用，实际上可能需要进一步修改。 原网页 ...
Tensoeflow版本升级为2.0后运行1.0代码
huhuhuhu0908的博客
02-03 2554
Tensoeflow版本升级为2.0后运行1.0代码 最近在跑一个用tensorflow1.0版本写的GAN，但是学校GPU平台默认的环境是tensorflow-gpu 2.0，2.0版本和1.0版本差别还是很大的，记录一下为了跑通代码调环境的过程… 在查阅海量！！！资料后发现要跑1.0版本代码主要可以用两种方式： 添加语句 这种方法很简单，只需要在原代码中将import tensorflow as tf语句改为 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2
tensorflow2.0上运行tensorflow1.0 最简单的办法
lezajk1994的博客
06-30 637
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得峰的专栏 [网络收藏]
08-13 533
TensorFlow 2.0 includes many API changes, such as reordering arguments, renaming symbols, and changing default values for parameters. Manually performing all of these modifications would be tedious and prone to error. To streamline the changes, and to make
Tensorflow版本1.0到2.0版本遇到的问题
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10-17 844
遇到的第一个问题就是不同版本代码的不兼容问题。 比如：module ‘tensorflow’ has no attribute ‘placeholder’？ 还有很多2.x版本中没有1.x模块的 搜了很多博客，都说的是 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 但是我这里提示是没有这个compat模块，后来查找到资料说是把代码中调用模块的代码部分tf换成tf.compat.v1，比如下面的。 tf.placeholder(type
tensorflow1.x代码升级到2.0
JohnJim的博客
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0 写在前面 官网有详细教程但令人难以下咽，网上找到了链接，但是也太啰嗦，简化如下。 1 具体操作 首先cd到你想转换的比如foo.py脚本下，终端运行 tf_upgrade_v2 --infile foo.py --outfile foo-upgraded.py foo-upgraded.py就是转换后的代码 对于批量转换，可以使用目录树 转换目录下的所有文件： tf_upgrade_v2 -...
tensorflow1迁移2尝试
finhaz的博客
01-27 3704
最近跟着看了一篇博文《深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例》，学习着里面的代码，但是遇到了问题，那就是发现里面很多是tensorflow1的代码，而我用的是tensorflow2。以这个为例子，研究tensorflow1到2的转换。 简单方法 tf2直接全局转为tf1，这样代码很快就跑起来了。 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 不过如果你用cuda，而且是最新版的，会发现在运行时会提示你，缺少一些
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