TensorFlow 2 میں TF اپ گریڈ V2.0 ٹول کا مقصد ڈویلپرز کو اپنے موجودہ کوڈ کو TensorFlow 1.x سے TensorFlow 2.0 میں اپ گریڈ کرنے میں مدد کرنا ہے۔ یہ ٹول TensorFlow کے نئے ورژن کے ساتھ مطابقت کو یقینی بناتے ہوئے کوڈ میں ترمیم کرنے کا ایک خودکار طریقہ فراہم کرتا ہے۔ یہ کوڈ کو منتقل کرنے کے عمل کو آسان بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس سے ڈویلپرز کے لیے اپنے ماڈلز اور ایپلیکیشنز کو تازہ ترین TensorFlow ریلیز کے مطابق ڈھالنے کے لیے درکار کوششوں کو کم کر دیا گیا ہے۔
TensorFlow 2.0 میں بڑی تبدیلیوں میں سے ایک ڈیفالٹ موڈ کے طور پر ایگزیکیوشن کا تعارف ہے۔ TensorFlow 1.x میں، ڈویلپرز کو ایک کمپیوٹیشنل گراف کی وضاحت کرنی پڑتی تھی اور پھر اسے ایک سیشن کے اندر انجام دینا پڑتا تھا۔ تاہم، TensorFlow 2.0 فوری طور پر عمل درآمد کی اجازت دیتا ہے، جس سے ماڈلز کو ڈیبگ کرنا اور اعادہ کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ TF اپ گریڈ V2 ٹول TensorFlow 2.0 میں متعارف کرائے گئے شوق سے عملدرآمد اور دیگر نئی خصوصیات کو استعمال کرنے کے لیے کوڈ کو تبدیل کرنے میں مدد کرتا ہے۔
TF اپ گریڈ V2 ٹول ہجرت کے عمل کو آسان بنانے کے لیے متعدد افعال فراہم کرتا ہے۔ یہ خود بخود TensorFlow 1.x کوڈ کو TensorFlow 2.0 کوڈ میں تبدیل کر سکتا ہے، نحو اور API کالز کو اپ ڈیٹ کر سکتا ہے۔ اس میں فرسودہ فنکشنز اور ماڈیولز کو TensorFlow 2.0 میں ان کے مساوی ہم منصبوں سے تبدیل کرنا شامل ہے۔ ٹول مطابقت کے مسائل کو حل کرنے میں کوڈ کے نمونوں کی نشاندہی کرنے میں بھی مدد کرتا ہے جو نئے ورژن میں ٹوٹ سکتے ہیں اور مناسب ترمیمات تجویز کرتے ہیں۔
مزید برآں، TF اپ گریڈ V2 ٹول ایک تفصیلی رپورٹ تیار کرتا ہے جو کوڈ میں کی گئی تبدیلیوں کو نمایاں کرتا ہے۔ یہ رپورٹ ڈویلپرز کو ٹول کے ذریعے کی گئی تبدیلیوں کو سمجھنے میں مدد کرتی ہے اور کوڈ کے ان شعبوں کی بصیرت فراہم کرتی ہے جن میں دستی مداخلت کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ تجزیہ فراہم کرکے، ٹول شفافیت کو یقینی بناتا ہے اور ڈویلپرز کو منتقلی کے عمل پر مکمل کنٹرول حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے۔
TF اپ گریڈ V2 ٹول کی فعالیت کو واضح کرنے کے لیے، ایک سادہ مثال پر غور کریں۔ فرض کریں کہ ہمارے پاس TensorFlow 1.x کوڈ کا ٹکڑا ہے جو `tf.layers` ماڈیول کا استعمال کرتے ہوئے ایک بنیادی نیورل نیٹ ورک ماڈل کی وضاحت کرتا ہے:
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
TF اپ گریڈ V2 ٹول کا استعمال کرتے ہوئے، کوڈ کو خود بخود TensorFlow 2.0 نحو میں تبدیل کیا جا سکتا ہے:
python import tensorflow.compat.v1 as tf import tensorflow.compat.v2 as tf2 tf.compat.v1.disable_v2_behavior() x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf2.keras.layers.Dense(units=10)(x)
اس مثال میں، ٹول مطابقت کے ماڈیولز (`tensorflow.compat.v1` اور `tensorflow.compat.v2`) استعمال کرنے کے لیے درآمدی بیانات کو اپ ڈیٹ کرتا ہے۔ یہ TensorFlow 2 API سے `tf.layers.dense` فنکشن کو مساوی `tf2.0.keras.layers.Dense` کلاس سے بھی بدل دیتا ہے۔
TensorFlow 2 میں TF اپ گریڈ V2.0 ٹول TensorFlow 1.x سے TensorFlow 2.0 میں منتقلی کوڈ کے عمل کو آسان بنانے کا مقصد پورا کرتا ہے۔ یہ کوڈ کی تبدیلی کو خودکار بناتا ہے، نئے ورژن کے ساتھ مطابقت کو یقینی بناتا ہے، اور کی گئی تبدیلیوں کی تفصیلی رپورٹ فراہم کرتا ہے۔ یہ ٹول ڈیولپرز کے لیے اپنے موجودہ کوڈ کو اپ گریڈ کرنے کے لیے درکار کوششوں کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے، جس سے وہ TensorFlow 2.0 میں متعارف کرائی گئی نئی خصوصیات اور بہتری سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول:
- ویکٹر کے بطور الفاظ کی نمائندگی کے پلاٹ کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے کوئی سرایت کرنے والی پرت کا استعمال کیسے کر سکتا ہے؟
- CNN میں زیادہ سے زیادہ پولنگ کا مقصد کیا ہے؟
- تصویر کی شناخت کے لیے کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) میں فیچر نکالنے کا عمل کیسے لاگو ہوتا ہے؟
- کیا TensorFlow.js میں چلنے والے مشین لرننگ ماڈلز کے لیے غیر مطابقت پذیر لرننگ فنکشن استعمال کرنا ضروری ہے؟
- TensorFlow Keras Tokenizer API زیادہ سے زیادہ الفاظ کا پیرامیٹر کیا ہے؟
- کیا TensorFlow Keras Tokenizer API کو اکثر الفاظ تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- TOCO کیا ہے؟
- مشین لرننگ ماڈل میں کئی عہدوں اور ماڈل کو چلانے سے پیشین گوئی کی درستگی کے درمیان کیا تعلق ہے؟
- کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API قدرتی گراف ڈیٹا پر مبنی ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرتا ہے؟
- نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API کیا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals میں دیکھیں