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手动将tf.contrib.slim升级到tf 2.0

的步骤如下：

首先，需要了解tf.contrib.slim的作用。tf.contrib.slim是TensorFlow中一个轻量级的高层API，用于定义、训练和评估复杂的神经网络模型。它提供了一系列方便的函数和工具，可以简化模型的构建过程。
在TensorFlow 2.0中，tf.contrib.slim已经被弃用，因此需要手动将其升级到tf 2.0的新版本。
首先，需要将tf.contrib.slim中的函数替换为tf.keras或tf.nn等等tf 2.0中的等效函数。可以通过查阅TensorFlow 2.0官方文档或API文档来找到等效的函数。
其次，需要将tf.contrib.slim中的变量作用域（variable scope）替换为tf.VariableScope或tf.name_scope等等tf 2.0中的等效作用域。
另外，需要注意tf 2.0中对于变量的处理方式发生了变化。在tf 2.0中，变量的创建和管理更加简化，可以直接使用tf.Variable来创建变量，而不需要使用tf.get_variable。
此外，还需要注意tf 2.0中对于模型的保存和加载方式也发生了变化。在tf 2.0中，可以使用tf.saved_model.save和tf.saved_model.load函数来保存和加载模型。
最后，建议使用tf 2.0中的新特性和工具来进一步优化和简化模型的开发和训练过程，例如使用tf.data API来处理数据输入，使用tf.function来加速模型的执行等等。

总结起来，手动将tf.contrib.slim升级到tf 2.0的步骤包括替换函数、替换变量作用域、修改变量的创建方式、修改模型的保存和加载方式，并且可以利用tf 2.0的新特性和工具来进一步优化模型的开发和训练过程。

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都在关心TensorFlow2.0，那么我手里的1.x程序怎么办？

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TensorFlow 2.0 将包含许多 API 变更，例如，对参数进行重新排序、重新命名符号和更改参数的默认值。手动执行所有这些变更不仅枯燥乏味，而且容易出错。...不过，建议您手动检查此类替代方案，并尽快将其迁移至 tf.* 命名空间（代替 tf.compat.v1.* 命名空间）中的新 API。...2.0，请按照下方说明执行操作：首先，安装 tf-nightly-2.0-preview / tf-nightly-gpu-2.0-preview。...此脚本还会列出详细的变更，例如参数重命名：添加关键字：以及推荐进行的任何手动检查情况：所有这些信息将导出至主目录的 report.txt 文件中。...在 tf_upgrade_v2 运行升级后的脚本并将其导出后，您便可运行模型并进行检查，以确保您的输出与 TensorFlow 1.13 类似：注意：在运行此脚本前，请勿手动升级部分代码。

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Ubuntu 18.04上安装cuda「建议收藏」

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Slim读取TFrecord文件

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