这个警告信息通常出现在使用 tensorflow.contrib.learn.python.learn 模块中的 read_data_sets 函数时。...这个模块是 TensorFlow 2.0 引入的，将取代 tensorflow.contrib.learn.python.learn 模块。...通过这个示例代码，我们展示了如何在实际应用中使用新的 tensorflow.keras.datasets 模块加载数据集，并构建、训练和评估模型。...这个函数在 TensorFlow 2.0 及之前版本的 tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist 模块中使用，但在 TensorFlow...2.0 后已经被弃用，推荐使用新的 tensorflow.keras.datasets 模块中的函数来加载数据集。
作为使用纯 Python 编写的深度学习框架，Keras 的代码更加简单方便，适用于初学者。...此外，Keras 具有很强的易扩展性，能够直观地定义神经网络，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。 ?...这使 Keras 能够使用 Tensorflow Python API 作为 PIP 包依赖项，且无需在构建和测试时编译 TensorFlow。...Keras 也会给予反馈并对用户提出的更改进行验证。如果更改很小，如文档修复中简单的 bug 修复，则只需打开 PR 无需讨论。...的基本用法和核心概念，并通过变分自编码器（Variational Autoencoder）和超网络（Hypernetwork）这两个完整的例子展示了如何在实践中使用 Keras。
此外，Keras 具有很强的易扩展性，能够直观地定义神经网络，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。...这使 Keras 能够使用 Tensorflow Python API 作为 PIP 包依赖项，且无需在构建和测试时编译 TensorFlow。...Keras 也会给予反馈并对用户提出的更改进行验证。如果更改很小，如文档修复中简单的 bug 修复，则只需打开 PR 无需讨论。...设置和检查本地工作区 以苹果 Mac 电脑（Linux 系统的配置非常相似）为例，使用如下命令设置并检查本地工作区的配置： 下载 Keras 代码和设置虚拟环境 Python 虚拟环境是创建独立环境的强大工具...的基本用法和核心概念，并通过变分自编码器（Variational Autoencoder）和超网络（Hypernetwork）这两个完整的例子展示了如何在实践中使用 Keras。
相比之下，TensorFlow 2.0 executes eagerly（如正常使用 Python 一样）在 2.0 的版本中，其 graphs（抽象语法树）和 sessions 在实现的细节上应该是一样的...在 TensorFlow 2.0 中，您可以使用 tf.function() 来修饰 Python 函数以将其标记为 JIT（ Just-In-Time ）编译，以便 TensorFlow 将其作为单个图运行...TensorFlow 2.0 常用的建议 将代码重构为更小的函数 TensorFlow 1.X 中的常见使用模式是 “kitchen sink” 策略，即预先列出所有可能计算的并集，然后通过 session.run...在 TensorFlow 2.0 中，用户应该根据需求将代码重构为更小的函数。...您可以使用以下命令访问 tf.summary 的 2.0 版本： from tensorflow.python.ops import summary_ops_v2 有关详细信息，请参阅文末链接： https
据悉，针对 TensorFlow 2.0，TensorFlow 团队听取了开发者关于「简化 API、减少冗余并改进文档和示例」的建议来进行设计，将 TensorFlow 2.0 Alpha 版的更新重点放在简单和易用性上...此外，TensorFlow 2.0 Alpha 版还带来了一些新的功能，允许研究人员和高级用户使用丰富的扩展进行实验，如 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor...为了简化代码迁移到 TensorFlow 2.0 的过程，谷歌还提供一个转换工具和指导文档用来更新 TensorFlow 1.x Python 代码以使用与 TensorFlow 2.0 兼容的 API...此外，Eager execution 还有助于原型制作、调试和监控运行中的代码，用户可使用 Python 调试程序检查变量、层及梯度等对象，并利用装饰器「@tf.function」中内置的 Autograph...《TensorFlow：从入门到精通》是 Deeplearning.ai 的一系列实践课程，由吴恩达老师参与开发并执教，目的在于帮助大家了解： 如何在 TensorFlow 中构建机器学习模型 利用深度神经网络和卷积神经网络构建图像识别算法了解
TensorFLow 2.0 已经推出 beta 版本，同 TensorFlow 1.x 版本相比它带来了太多的改变。最大的问题在于不兼容了好多TensorFlow 1.x 版本的API。...一、新项目的版本选择 虽然TensorFlow的2.0版本中，有很多光鲜靓丽的新功能。...但是TensorFlow 1.x目前比较稳定，建议读者使用TensorFlow 1.x版本开发实际项目，并跟进2.x版本所更新的技术。待2.x版本迭代到2.3以上，再考虑使用2.x版本开发实际项目。...TensorFlow 1.13.1版本可以部分支持TensorFlow 2.0版本的代码。而1.14版本在1.13基础上又更新了一代，相对更为稳定。...，并保存到目录foo_v2中。
TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本，同 TensorFlow 1.x 版本相比，新版本带来了太多的改变，最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。...一、新项目的版本选择 虽然 TensorFlow 的 2.0 版本中有很多光鲜靓丽的新功能。...但是 TensorFlow 1.x 目前比较稳定，建议读者使用 TensorFlow 1.x 版本开发实际项目，并跟进 2.x 版本所更新的技术。...TensorFlow 1.13.1 版本可以部分支持 TensorFlow 2.0 版本的代码。而 1.14 版本在 1.13 基础上又更新了一代，相对更为稳定。...，并保存到目录 foo_v2 中。
TensorFlow 2.0 preview 的安装方法如下： # 创建一个名为 python36 的 Python3.6 环境 conda create -n python36 python=3.6...# 进入环境 source activate python36 # 使用 pip 安装 TensorFlow 2.0 Preview： pip install tf-nightly-2.0-preview...Eager Execution 将成为核心功能 代码风格以 Keras 为主 删除弃用的 API，减少重复 支持更多的平台和语言 很多函数如 optimizer，loss，metrics 会统合到 Keras...有一种混合 eager 和 graph 模式简单方法是在 eager 模式下运行，并使用defun ： TensorFlow 将自动开始创建图形，会话，提供数据，并获得最终的张量。 ?...这里面包含一个循环，当 autograph 将这个函数转换成 TensorFlow 版本时，它知道当它在图形模式下运行时，应该创建一个使用 TensorFlow 的 while_loop（） 操作的 graph
解决方案如果你使用的是TensorFlow 2.0或更新的版本，你需要修改你的代码以适应新的命令式编程风格。...下面是一个示例，展示如何在TensorFlow 2.0版本中运行一个简单的计算：pythonCopy codeimport tensorflow as tf# 假设我们要计算两个张量的和a = tf.constant...这是适用于TensorFlow的最新版本的推荐做法。 希望这个示例能帮助你理解如何在实际应用场景下使用TensorFlow来进行图像分类任务！...)在这个示例中，我们首先创建计算图，定义了两个常量a和b，并通过tf.add()函数将它们相加得到c。...记住，在TensorFlow 2.0版本及之后的版本中，Session对象已被弃用，你需要使用新的命令式编程风格来编写代码。
本文通过官方2.0的风格指南来介绍新版本的开发体验。...（使用tf.function时，有副作用的代码会按照代码顺序执行）。 TensorFlow 1.X 要求用户手动构建静态图，并通过sess.run来执行。...在TensorFlow 2.0中，你可以用tf.function来装饰一个Python函数来使用JIT编译，这样TensorFlow会将它当成一个单独的图来执行。...在TensorFlow 2.0中，用户应该讲代码按需重构为一些小函数。...你可以通过下面方法来使用TensorFlow 2.0的tf.summary： from tensorflow.python.ops import summary_ops_v2 你可以使用tf.summary
此前，AI 科技大本营曾特邀专家回顾了 TensorFlow 2.0 从初版到最新版本的发展史。今天，我们将介绍一本全面详解 TensorFlow 2.0 的手册。...这本手册是 Google Summer of Code 2019 项目之一，从基础安装与环境配置、部署，到大规模训练与加速、扩展，全方位讲解 TensorFlow 2.0 的入门要点，并附录相关资料供读者参考...本手册的所有代码基于 TensorFlow 2.0 正式版及 beta1 版本。...前言 此前，TensorFlow 所基于的传统 Graph Execution 的弊端，如入门门槛高、调试困难、灵活性差、无法使用 Python 原生控制语句等早已被开发者诟病许久。...API 模式建立模型 使用 Keras Model 的 compile 、 fit 和 evaluate 方法训练和评估模型 自定义层、损失函数和评估指标 * 自定义层 自定义损失函数和评估指标 TensorFlow
为简化变更过程并让您尽可能顺畅地过渡到 TensorFlow 2.0，TensorFlow 工程团队创建了实用程序 tf_upgrade_v2，可帮助您将旧代码转换至新 API。...该程序可将现有的 TensorFlow 1.13 Python 脚本转换为 TensorFlow 2.0，以帮助加快您的升级过程。...升级使用这些模块的代码可能需要额外使用一个库（如 absl.flags）或切换至 tensorflow/addons 中的软件包。...注意：使用 pip 安装 TensorFlow 1.13 及以上版本（包括 nightly 2.0 构建版）时，系统会自动安装 tf_upgrade_v2。...特别要注意的是，在对函数中的 tf.argmax 或 tf.batch_to_space 等参数进行重新排序后，脚本会错误地添加关键字参数并导致现有的代码发生错误映射 此脚本不会对参数进行重新排序。
前几章重点介绍了如何… 技术要求 为了运行本章中给出的代码摘录，您将需要以下硬件和软件： TensorFlow 2.0（TF 2.0）或更高版本（CPU 或 GPU 版本都足够） Python 3.4+...（当前，TensorFlow 支持的最高 Python 版本是 3.6） NumPy（如果不是由 TensorFlow 自动安装） Docker（请参阅第 1 章和 “TensorFlow 2.0 入门...在本节中，我们将简要介绍一下如何在每个人中使用它。 tf.autograph函数 到目前为止，我们已经看到了如何从 Python 函数创建 TensorFlow 图的代码。...TF 2.0 将 Python-TensorFlow 耦合提升到了一个全新的水平。 新引入的 AutoGraph（tf.autograph）函数使用户可以使用本机 Python 语法编写图的代码。...使用model.fit方法还将在图模式下训练模型，并具有所有优点和优化功能，这些优点和优点包括： TF 2.0 的未来 TF 2.0 目前处于 beta 版本，因此仍在开发中。
Pro 上使用 TensorFlow 2.0 训练需要 158 秒（仅使用 CPU 的情况下），但准确率都超过了 0.98。...接下来，研究者将把它与基于著名的 ML 框架（如 TensorFlow）的经典「Python」实现方法进行比较。...同时，也包含了基本的训练信息、超参数等，如损失函数、优化器、学习率、epoch 数、batch size 等等。 ? 使用 Adam 优化器训练神经网络，具体参数如下： ?...基准 TensorFlow 2.0 模型 为了对结果进行基准测试，尤其是运行时间方面的训练效果，作者还使用 TensorFlow 2.0 重新创建了同一 CNN 模型的精确副本。...从下面的 Python 代码中可以看出，TensorFlow 模型使用 Adam 优化器和分类交叉熵损失函数进行训练，测试用例的最终准确率结果大于 0.98。 ?
Tensorflow团队早早就放出了风声，Tensorflow 2.0就快来了，这是一个重要的里程碑版本，重点放在简单和易用性上。...在TensorFlow 2.0中，您可以使用 tf.function() 来修饰Python函数以将其标记为JIT编译，使得TensorFlow将其作为单个图运行（Functions 2.0 RFC）。...TensorFlow 2.0约定建议 将代码重构为更小的函数 TensorFlow 1.X中的常见使用模式是“水槽”策略，其中所有可能的计算的合集被预先排列，然后通过 session.run()...在TensorFlow 2.0中，用户应将其代码重构为较小的函数，这些函数根据需要调用。...您可以使用以下命令访问 tf.summary 的2.0版本： from tensorflow.python.ops import summary_ops_v2 下一步 本文提供了Effective
为了反映这些快速变化，团队已经开始研究TensorFlow的下一个主要版本。TensorFlow 2.0将是一个重要的里程碑，重点是其易用性。...为了简化过渡，将创建一个转换工具，用于更新Python代码以使用TensorFlow 2.0兼容API，或者在无法自动进行此类转换的情况下发出警告。类似的工具在过渡到1.0时期做出了巨大贡献。...一旦最终版本的TensorFlow 2.0发布，预计TensorFlow 1.x上不会有任何进一步的功能开发。...在TensorFlow 2.0发布之日起，将继续为TensorFlow 1.x版本发布一年的安全补丁。...团队将在未来几个月与各自所有者合作制定详细的迁移计划，包括如何在社区页面和文档中公布你的TensorFlow扩展。
为了简化过度（transition），将创建一个转换工具，该工具更新Python代码以使用与TensorFlow 2.0兼容的API，或者在无法自动进行转换的情况下会发出警告。...一旦最终版本的TensorFlow 2.0发布，预计不会在TensorFlow 1.x上有任何进一步的功能开发。...从TensorFlow 2.0发布之日起，将继续为TensorFlow 1.x版本发布一年的安全补丁。...在接下来的几个月里，将与各自的所有者就详细的迁移计划进行合作，包括如何在社区页面和文档中公布你的TensorFlow扩展。...要及时了解2.0开发的详细信息，请订阅developers@tensorflow.org，并参与相关的设计审核。
公开 2.0 设计过程 近期，团队将举行一系列公开设计评审，涵盖计划的变更。此过程会阐明将成为 TensorFlow 2.0 一部分的功能，并允许社区提出更改和提出问题。...为了简化过渡，我们将创建一个转换工具，用于更新 Python 代码以使用 TensorFlow 2.0 兼容 API，或者在无法自动进行此类转换的情况下发出警告。...一旦最终版本的 TensorFlow 2.0 发布，预计 TensorFlow 1.x 上不会有任何进一步的功能开发。...在 TensorFlow 2.0 发布之日起，将继续为 TensorFlow 1.x 版本发布一年的安全补丁。...团队将在未来几个月与各自所有者合作制定详细的迁移计划，包括如何在社区页面和文档中公布你的 TensorFlow 扩展。
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