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相关内容

  • 有了TensorFlow2.0,我手里的1.x程序怎么办?

    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。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲,他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题,该如何去做?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。二、TensorFlow 1.x 版本与 2.x 版本共存的解决方案由于 TensorFlow 框架的 1.x 版本与 2.x 版本差异较大。TensorFlow 2.x 版本提供了一个升级 TensorFlow 1.x 版本代码的工具——tf_upgrade_v2,该工具可以非常方便地将 TensorFlow 1.x 版本中编写的代码移植到
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  • 都在关心TensorFlow2.0,那么我手里的1.x程序怎么办?

    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。这不禁令已有的TensorFlow 1.x用户感到困惑和无重下手。一般来讲,他们大量的工作和成熟代码都是基于TensorFlow 1.x 版本搭建的。面对版本不能兼容的问题,该如何去做?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。二、TensorFlow 1.x版本与2.x版本共存的解决方案由于TensorFlow框架的1.x版本与2.x版本差异较大。在1.x版本上实现的项目,有些并不能直接运行在2.x版本上。该工具可以非常方便地将TensorFlow 1.x版本中编写的代码移植到TensorFlow 2.x中。
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  • TensorFlow 1.x最后一更、Android 10最新特性,这是谷歌开发者日

    值得注意的是,TensorFlow 刚刚发布了 2.0 RC01 版和 1.15,谷歌表示 1.15 是 1.x 的最后一次更新了。TensorFlow 从 1.x 到 2.0 RC在 KeyNote 中,非常令人惊奇的是,谷歌高级软件工程师 Anna Goldie 用中文向大家介绍了 TensorFlow 2.0 近来的发展。TensorFlow 2.0 不仅发布了 Release Candidate,与此同时,谷歌还发布了 TensorFlow 1.x 的最后一版 1.15。在谷歌开发者日 KeyNote 过后,我们发现 TensorFlow 发布了 1.x 的最后一版。1.x 以后就不会再针对新特性进行更新了,不过至少在一年内,它还是会针对 Issue 或 Bug 进行维护的。?
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  • TensorFlow 2.0 要来啦!

    来源 | Tensorflow【磐创AI导读】:本文授权转载自Tensorflow。介绍了即将到来的Tensorflow2.0一些新特性。它通过 TensorFlow 实践更好地调整了用户对编程模型的期望,并且应该使 TensorFlow 更容易学习和应用。对于这种情况,团队将提供兼容模块(tensorflow.compat.v1),其中包含完整的 TensorFlow 1.x API,并将在 TensorFlow 2.x 的生命周期内维护。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。
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  • 重磅 | TensorFlow 2.0即将发布,所有tf.contrib将被弃用

    一旦最终版本的 TensorFlow 2.0 发布,预计 TensorFlow 1.x 将不会再有任何功能更新,但 TensorFlow 团队表示将继续为 TensorFlow 1.x 版本发布一年的安全补丁据悉,未来 TensorFlow 将会把重点放在易用性上,而 Eager Execution 将会是 TensorFlow 2.0 的核心功能。它将用户对编程模型的期望与TensorFlow 实践更好地结合起来,使得 TensorFlow 更容易学习和应用。对于这种情况,我们将提供兼容模块(tensorflow.compat.v1),它包含完整的 TensorFlow 1.x API,而且将在 TensorFlow 2.x 的生命周期内一直保留。一旦最终版本的 TensorFlow 2.0 发布,我们预计 TensorFlow 1.x 不会再有任何的功能更新,但我们将继续为 TensorFlow 1.x 版本发布一年的安全补丁。
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  • TensorFlow 2.0 的新功能

    TensorFlow 1.x 和 2.0 的区别自从我们最初开源 TensorFlow 以来,已经有了许多版本和 API 迭代。TensorFlow 1.x Python 代码以使用 TensorFlow 2.0 兼容 API,或者标记代码无法自动转换的情况。这就是我们引入 tensorflow.compat.v1 兼容性模块的原因,该模块保留了对完整 TensorFlow 1.x API(不包括 tf.contrib)的支持。该模块将在 TensorFlow 2.x 的生命周期内维护,并允许使用 TensorFlow 1.x 编写的代码保持功能。此外,SavedModels 或存储的 GraphDefs 将向后兼容。我们将在最后的 1.x 版本中提供 12 个月的安全补丁,以便为现有用户提供充足的时间进行过渡并获得 TensorFlow 2.0 的所有优势。
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  • 我们期待的TensorFlow 2.0还有哪些变化?

    本指南基于您对 TensorFlow 1.x 有一定的了解的前提,为您介绍在 TensorFlow 2.0 中的开发有什么不同。API 整理在 TensorFlow 2.0 中,有许多 1.X 的 API 被删除或移动 了。Eager executionTensorFlow 1.X 要求用户通过调用 tf.* API 手动的将抽象语法树(图)拼接在一起。不再有全局变量TensorFlow 1.X 非常依赖于隐式全局命名空间。当你调用 tf.Variable 时,它会被放入默认图中,即使你忘记了指向它的 Python 变量它也会留在那里。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
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  • TensorFlow 2.0 新功能 | 官方详解

    TensorFlow 1.x 和 2.0 的区别自从我们最初开源 TensorFlow 以来,已经有了许多版本和 API 迭代。TensorFlow 1.x Python 代码以使用 TensorFlow 2.0 兼容 API,或者标记代码无法自动转换的情况。这就是我们引入 tensorflow.compat.v1 兼容性模块的原因,该模块保留了对完整 TensorFlow 1.x API(不包括 tf.contrib)的支持。该模块将在 TensorFlow 2.x 的生命周期内维护,并允许使用 TensorFlow 1.x 编写的代码保持功能。此外,SavedModels 或存储的 GraphDefs 将向后兼容。我们将在最后的 1.x 版本中提供 12 个月的安全补丁,以便为现有用户提供充足的时间进行过渡并获得 TensorFlow 2.0 的所有优势。
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  • 我们期待的TensorFlow 2.0还有哪些变化?

    本指南基于您对 TensorFlow 1.x 有一定的了解的前提,为您介绍在 TensorFlow 2.0 中的开发有什么不同。API 整理在 TensorFlow 2.0 中,有许多 1.X 的 API 被删除或移动 了。Eager executionTensorFlow 1.X 要求用户通过调用 tf.* API 手动的将抽象语法树(图)拼接在一起。不再有全局变量TensorFlow 1.X 非常依赖于隐式全局命名空间。当你调用 tf.Variable 时,它会被放入默认图中,即使你忘记了指向它的 Python 变量它也会留在那里。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
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  • 易用性更强的TensorFlow 2.0要来了!tf.contrib被弃用

    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。它通过TensorFlow实践更好地调整了用户对编程模型的期望,并且应该使TensorFlow更容易学习和应用。对于这种情况,团队将提供兼容模块(tensorflow.compat.v1),其中包含完整的TensorFlow 1.x API,并将在TensorFlow 2.x的生命周期内维护。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。
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  • TensorFlow的新生!

    如果你说 TensorFlow 1.x 很容易上手,那你可能会遭到别人的白眼。它陡峭的学习曲线使普通用户望而却步,而掌握了它就像你在失去脚趾的情况下登顶了珠峰。有趣吗?不。?你不是一个人——每个人对 TensorFlow 1.x 教程的感觉都是这样的……TensorFlow 的核心优势在于性能。TensorFlow 1.x(声明式编程)中的纠缠图让许多人摸不着头脑,但现在,eager execution(命令式编程)让大家摆脱了这个噩梦。如果你之前没学习过这部分,那就更好了。回报就是你所欣赏的关于 TensorFlow 1.x 的一切都还在,它们在一致的 API 下,且删除了大量的重复功能,因此使用起来更清晰。即使是错误信息,也清理得简明扼要、易于理解、易于操作。如果你依赖于特定的功能,那么除了 contrib 其他都没什么问题,所有 TF 1.x 的功能都将存在于 compat.v1 兼容模块中。
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  • TensorFlow的新生!

    如果你说 TensorFlow 1.x 很容易上手,那你可能会遭到别人的白眼。它陡峭的学习曲线使普通用户望而却步,而掌握了它就像你在失去脚趾的情况下登顶了珠峰。有趣吗?不。?你不是一个人——每个人对 TensorFlow 1.x 教程的感觉都是这样的……TensorFlow 的核心优势在于性能。TensorFlow 1.x(声明式编程)中的纠缠图让许多人摸不着头脑,但现在,eager execution(命令式编程)让大家摆脱了这个噩梦。如果你之前没学习过这部分,那就更好了。回报就是你所欣赏的关于 TensorFlow 1.x 的一切都还在,它们在一致的 API 下,且删除了大量的重复功能,因此使用起来更清晰。即使是错误信息,也清理得简明扼要、易于理解、易于操作。如果你依赖于特定的功能,那么除了 contrib 其他都没什么问题,所有 TF 1.x 的功能都将存在于 compat.v1 兼容模块中。
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  • 高效的TensorFlow 2.0:应用最佳实践以及有什么变化

    我对Tensorflow 2.0的到来充满期待,因此翻译了这篇Tensorflow团队发布的文档:Effective TensorFlow 2.0: Best Practices and What’s已经解释了制定TensorFlow 2.0的变化和思考。本指南展现了在TensorFlow 2.0中开发应该是什么样的。前提假设您对TensorFlow 1.x有一定的了解。Eager执行TensorFlow 1.X要求用户调用tf. API手动将抽象语法树(图)拼接在一起。相比之下,TensorFlow 2.0立即执行(就像Python通常做的那样),在tf 2.0中,图形和会话感觉更像实现细节。减少全局变量TensorFlow 1.X严重依赖于隐式全局命名空间。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() 评估选择的张量
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  • 官方解读:TensorFlow 2.0中即将到来的所有新特性

    TensorFlow 1.x 和 2.0 的区别自我们开源 TensorFlow 以来,到现在已经发展出很多个版本和 API 迭代。TensorFlow 1.x Python 代码,以使用 TensorFlow 2.0 兼容的 API,或标记代码无法自动转换的情况。这也是我们要引入 tensorflow.compat.v1 兼容性模块的原因,该模块支持完整的 TensorFlow 1.x API(包括 tf.contrib)。用 TensorFlow 1.x 保存的 SavedModels 将继续在 2.x 中加载和执行。我们将在最近的 1.x 版本中提供 12 个月的安全补丁,以为现有的用户提供足够的时间来过渡和利用 TensorFlow 2.0。
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  • 官方解读:TensorFlow 2.0中即将到来的所有新特性

    TensorFlow 1.x 和 2.0 的区别自我们开源 TensorFlow 以来,到现在已经发展出很多个版本和 API 迭代。TensorFlow 1.x Python 代码,以使用 TensorFlow 2.0 兼容的 API,或标记代码无法自动转换的情况。这也是我们要引入 tensorflow.compat.v1 兼容性模块的原因,该模块支持完整的 TensorFlow 1.x API(包括 tf.contrib)。用 TensorFlow 1.x 保存的 SavedModels 将继续在 2.x 中加载和执行。我们将在最近的 1.x 版本中提供 12 个月的安全补丁,以为现有的用户提供足够的时间来过渡和利用 TensorFlow 2.0。
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  • TensorFlow 2.0来了!动态图处理大幅升级,支持更多语言和平台

    它将用户对编程模型的期望与TensorFlow更好地结合起来,并且应该使TensorFlow更易于学习和应用。对于这种情况,将提供兼容模块(tensorflow.compat.v1),其中包含完整的TensorFlow 1.x API,并会在TensorFlow 2.x的生命周期内进行维护。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。有关开发或迁移到TensorFlow 2.0的问题,请发送电子邮件至discuss@tensorflow.org。
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  • Tensorflow 2.0 的这些新设计,你适应好了吗?

    兼容性和连续性:Tensorflow 2.0 会提供 Tensorflow 1.x 的兼容性模块,也就是它会内置所有 Tensorflow 1.x API 的模块。硬盘兼容性:只需修改一些变量名称,Tensorflow 1.x 中导出的模型(checkpoints 和模型 freeze)就能和 Tensorflow 2.0 兼容。以上是 Tensorflow 1.x 和 2.x 版本的第一个巨大差异,在下文中,我们再来看看第二个差异—— Eager 模式。在 Tensorflow 1.x 中,很多函数会有重复、有别名,Tensorflow 2.x 对这些函数做了统一删减整理,也移动了部分函数的位置。总的来说,正如大部分产品都要经历更新迭代,我认为 Tensorflow 2.x 相比 Tensorflow 1.x 会是有明显改进的一个版本。
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  • 尝鲜TensorFlow 2.0

    前两天,Google在TensorFlow开发者峰会上发布了TensorFlow 2.0 alpha版,TensorFlow官网也全新改版上线。毕竟TensorFlow 2.0还是alpha版,不想破坏掉现有的TensorFlow的环境,所以决定先创建一个虚拟环境,在虚拟环境中进行尝鲜。在TensorFlow 1.x中,我们需要首先构建图形,然后通过tf.Session.run()执行图形的各个部分。比如前面那么的示例代码,在TensorFlow 1.x中a+b并不会立即执行,而是发生在tf.Session.run()之后。由于时间有限,我还没有来得及深入到TensorFlow 2.0,有兴趣的朋友可以访问TensorFlow官网:TensorFlow 2.0 Alpha 版官方网址:https:www.tensorflow.orgalphaTensorFlow
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  • Tensorflow

    Tensorflow 框架为用户提供了基于 Python API 的 Tensorflow 运行环境,用户可将编写好的脚本及依赖文件上传至该框架进行算法训练。版本说明Tensorflow 框架版本及框架中使用的 Python 版本和支持的第三方模块版本信息如下: Tensorflow 版本 Python 版本 scipy 版本 numpy 版本 tensorflow2.0 Python 3.5 scipy 1.1.0 numpy 1.18.5 tensorflow 1.14 Python 3.5 scipy 1.1.0 numpy 1.15.4 tensorflow查看 Tensorflow 控制台和日志在 Tensorflow 节点上单击右键菜单,可查看任务状态和详细日志。本案例代码修改自 TensorFlow 的官方项目。 程序的入口脚本为 premade_estimator.py。
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  • Tensorflow 简介

    TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。EMR 支持 TensorflowTensorflow 版本:v1.14.0目前 Tensorflow 只支持运行在 CPU 机型,暂不支持 GPU 机型支持 tensorflow on spark 做分布式训练Tensorflow 开发示例首先需要安装 Tensorflow,切换到 root 用户下,密码为创建 EMR 集群时设置的密码,先安装 python-pip 工具再安装依赖包:$ suPassword: ********# yum install python-pip# pip install Tensorflow编写代码:test.pyimport tensorflow as tfhello =tf.constant(Hello, TensorFlow!)
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