为确保高版本的TF支持低版本的TF代码,升级脚本加入了 compat.v1 模块。此模块将以等效的 tf.compat.v1.foo 引用代替表单 tf.foo...
tf.compat.v1是TensorFlow中的compatibility模块,它提供了与旧版本兼容的API。...方法三:重写代码如果你的代码中大量使用了placeholder,并且不能使用兼容性模块tf.compat.v1,那么可能需要重写一部分代码。...注意在导入TensorFlow时,使用了tf.compat.v1模块别名来替代tf,以保证兼容性。 此示例展示了一个简单的手写数字分类模型的训练和测试过程。
墙裂不建议新手安装2.x,尤其 是 你的教程版本是1.x的 情况,如果不幸安装了2.x,又不想卸载重装的话(反正我是不想卸载重装,装了好几次才整个不知道什么原因),执行不了的语句(如果实在找不到原因)都用tf.compat.v1
TF 2.0 将增加兼容性模块 tf.compat.v1,以及提供升级 1.X 代码的脚本。...如下所示在升级代码时会自动将 1.X 的 API 换为新的 API,如果 TF2.0 没有对等的 API,那么还能调用 tf.compat.v1 使用 1.X 的兼容 OP。
tf_upgrade_v2 工具大量使用兼容性模块:tf.compat.v1。此模块包含 TensorFlow 1.x 中存在的所有符号及其原始功能。
TensorFlow2.0怀旧版静态计算图 TensorFlow2.0为了确保对老版本tensorflow项目的兼容性,在tf.compat.v1子模块中保留了对TensorFlow1.0那种静态计算图构建风格的支持
为此,TensorFlow 2.x提供了一个兼容模块`tf.compat.v1`,使得大部分TensorFlow 1.x的代码可以在TensorFlow 2.x中运行。
兼容模块tf.compat.v1,这个模块里有完整的TensorFlow1.x的API。 ? 参考文献 [1] 侯伦青, 王飞, 邓昕, 史周安. TensorFlow 从零开始学[M].
object_detection.utils import visualization_utils as vis_util # patch tf1 into `utils.ops` utils_ops.tf = tf.compat.v1
而如果根据 tf.compat.v1 升级代码,相同的模型确实底层计算子都不太一样。但没想到的是,TF 2.X 采用了新的 Einsum 运算,速度好像并不占优?
tf_upgrade_v2这个工具使用了很多与 tf.compat.v1兼容的模块,包含在TensorFlow 1.x中所有的符号及其原始行为。
feed_dict = {x:"hello",y:"world"})) TensorFlow2.0 怀旧版静态计算图 python #TensorFlow2.0为了确保对老版本tensorflow项目的兼容性,在tf.compat.v1
(2)将TensorFlow 1.x版本中的静态图接口,替换成tf.compat.v1模块下的对应接口。
将 TensorFlow 1.x 版本中的静态图接口,替换成 tf.compat.v1 模块下的对应接口。
更新脚本使用tf.compat.v1模块。 为了向 TF 1.x 编写的代码提供向后兼容性,在 TF 2.0 中引入了tf.compat.v1模块。...tf.compat.v1模块替换了所有 TF 1.x 符号,例如tf.foo和tf.compat.v1.foo。 此模块允许转换为 TF 1.x 编写的大多数代码,以便可以在 TF 2.0 中运行。
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