将Tensorflow 1.5转换为Tensorflow 2

基础概念

TensorFlow 1.5 和 TensorFlow 2 是 TensorFlow 框架的不同版本。TensorFlow 2 是对 TensorFlow 1.x 的重大更新，引入了许多新特性和改进，旨在简化代码和提高性能。

转换原因

TensorFlow 2 引入了 Eager Execution（即时执行），使得调试更加容易，并且默认启用了 Keras API，简化了模型构建过程。此外，TensorFlow 2 还移除了一些旧版本中的弃用功能，优化了性能。

转换类型

将 TensorFlow 1.5 代码转换为 TensorFlow 2 可以分为以下几种类型：

自动转换：使用 TensorFlow 提供的 tf.compat.v1 模块和 tf.compat.v1.disable_eager_execution() 来兼容旧代码。
手动转换：根据 TensorFlow 2 的新特性和 API 更新，手动修改代码。

应用场景

任何使用 TensorFlow 1.5 的项目都可以考虑迁移到 TensorFlow 2，以利用新版本的优势，包括更好的性能、更简单的 API 和更好的调试体验。

转换步骤

以下是一个简单的示例，展示如何将 TensorFlow 1.5 代码转换为 TensorFlow 2：

TensorFlow 1.5 代码示例

import tensorflow as tf

# 定义一个简单的计算图
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

logits = tf.matmul(x, W) + b
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits))

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 创建会话并运行
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for _ in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})

转换后的 TensorFlow 2 代码示例

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape((60000, 784)).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape((10000, 784)).astype('float32') / 255
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,), activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.5),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=100)

参考链接

常见问题及解决方法

Eager Execution：如果代码依赖于静态图模式，可以使用 tf.compat.v1.disable_eager_execution() 来禁用即时执行。
弃用 API：检查代码中使用到的 API 是否在 TensorFlow 2 中被弃用，如果是，使用 tf.compat.v1 模块中的替代方法。
性能问题：TensorFlow 2 通常会提供更好的性能，但如果遇到性能问题，可以考虑使用 tf.function 装饰器来优化性能。

通过以上步骤和示例代码，你可以将 TensorFlow 1.5 代码成功转换为 TensorFlow 2 代码，并利用新版本的优势。