将tensorflow 1 contrib转换为tensorflow 2 Keras版本

将TensorFlow 1.x中的contrib模块转换为TensorFlow 2.x的Keras版本涉及几个关键步骤。TensorFlow 2.x对API进行了重大改进，特别是通过整合Keras作为其高级API，使得模型构建和训练更加简洁和直观。

基础概念

TensorFlow 1.x contrib模块：

• contrib模块在TensorFlow 1.x中包含了许多实验性和辅助性的功能。
• 这些功能在TensorFlow 2.x中被移除或整合到核心库中。

TensorFlow 2.x Keras：

• Keras现在是TensorFlow的核心部分，提供了高级API来构建和训练模型。
• TensorFlow 2.x鼓励使用Keras API，因为它更加用户友好且功能强大。

转换步骤

1. 更新导入语句：
   • 将TensorFlow 1.x的contrib导入语句替换为TensorFlow 2.x的Keras等效模块。

• 迁移模型构建代码：
  • 使用Keras的层和模型类来重构模型定义。
  • 例如，将tf.contrib.layers.xavier_initializer()替换为tf.keras.initializers.GlorotUniform()。
• 迁移训练代码：
  • 使用Keras的Model类和compile、fit方法来替代TensorFlow 1.x的会话和优化器。

示例代码

假设我们有一个简单的TensorFlow 1.x模型使用了contrib模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import layers

# TensorFlow 1.x model
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784))
net = layers.fully_connected(inputs, 128, activation_fn=tf.nn.relu)
net = layers.fully_connected(net, 10, activation_fn=None)

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=net))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

转换为TensorFlow 2.x Keras版本：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, optimizers

# TensorFlow 2.x Keras model
inputs = tf.keras.Input(shape=(784,))
net = layers.Dense(128, activation='relu')(inputs)
net = layers.Dense(10, activation=None)(net)

model = models.Model(inputs=inputs, outputs=net)
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
optimizer = optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])

应用场景

• 迁移旧项目：将现有的TensorFlow 1.x项目升级到TensorFlow 2.x。
• 新项目开发：直接使用TensorFlow 2.x Keras API进行新项目的开发和实验。

遇到的问题及解决方法

常见问题：

1. API不兼容：某些contrib功能在TensorFlow 2.x中没有直接等价物。
   • 解决方法：查找替代方案或自定义实现。

• 性能差异：新版本可能会有不同的性能表现。
  • 解决方法：通过调整超参数和优化策略来优化模型性能。
• 依赖库更新：确保所有依赖库都已更新到兼容版本。
  • 解决方法：使用pip或conda更新相关库。

通过以上步骤和方法，可以有效地将TensorFlow 1.x的contrib模块转换为TensorFlow 2.x的Keras版本，从而利用新版本的强大功能和优化。