系列教程:如何将代码迁移至 TensorFlow 1.0

系列教程:如何将代码迁移至 TensorFlow 1.0

LeviDingLeviDing
本文出自 掘金翻译计划 正在组织翻译的 TensorFlow 官方文档。如果您有兴趣,欢迎 申请成为译者,学习完译者教程后,参与到文章和文档的翻译和及对当中。我们也正在招募 TensorFlow 译者,欢迎积极参加。

TensorFlow 1.0 中 API 的改动不再完全向后兼容。因此,运行于 TensorFlow 0.n 版本的 TensorFlow 应用可能不能在 TensorFlow 1.0 版本中正常运行。在此版本中,我们对 API 进行了一些修改,确保了其内部一致性;在接下来的整个 1.N 版本周期中都不会进行任何断代式变更。

本指南将引导您了解新版 API 的主要变更,以及如何将您的程序自动升级至 TensorFlow 1.0。除了帮助您完成程序的修改之外,本指南也解释了我们为何要做出这些变更。

如何升级

如果您希望自动将代码迁移至 1.0 版本,可以尝试使用我们的 tf_upgrade.py 脚本。此脚本能处理大多数情况,但有时还是需要您进行手动修改。 您可以在我们的 GitHub 中获取此脚本。

如要将单个的 0.n 版 TensorFlow 源文件转换为 1.0 版本,请输入如下格式的命令:

$ python tf_upgrade.py --infile InputFile --outfile OutputFile

例如,以下命令会将一个名为 test.py 的 0.n 版 TensorFlow 程序转换为名为 test_1.0.py 的 1.0 版 TensorFlow 程序:

$ python tf_upgrade.py --infile test.py --outfile test_1.0.py

tf_upgrade.py 脚本还会生成一个名为 report.txt 的文件,记录了其在升级过程中做的所有修改,并给出了一些可能需要您手动修改的建议。

如要将整个目录的 0.n 版 TensorFlow 程序升级为 1.0 版本,请输入如下格式的命令:

$ python tf_upgrade.py --intree InputDir --outtree OutputDir

例如,以下命令会将 /home/user/cool 中的所有 0.n 版 TensorFlow 程序转换为 1.0 版并放入新建的 /home/user/cool_1.0 目录中:

$ python tf_upgrade.py --intree /home/user/cool --outtree /home/user/cool_1.0

限制

在使用脚本进行升级时,有几点注意事项。尤其是:

  • 你需要手动修复所有 tf.reverse() 实例。 tf_upgrade.py 脚本也会在屏幕输出以及 report.txt 文件中警告您关于 tf.reverse() 的信息。
  • 如果遇上一些需要重排序的参数,tf_upgrade.py 将会试着最小化地格式化您的代码,但不能自动地改变实际的参数顺序。因此 tf_upgrade.py 将使用关键字参数,让函数参数与顺序无关。
  • tf.get_variable_scope().reuse_variables() 之类的构造器将失效。我们建议删除它们用以下方法代替:

with tf.variable_scope(tf.get_variable_scope(), reuse=True):
...

  • tf.packtf.unpack 类似,我们将 TensorArray.pack 以及 TensorArray.unpack 重命名为 TensorArray.stackTensorArray.unstack。但是,TensorArray.packTensorArray.unpack 并不直接关联 tf 命名空间,因而无法通过词法直接检测出来,例如 foo = tf.TensorArray(); foo.unpack()。因此需要手动修改它们。

手动升级您的代码

您也可以不使用 tf_upgrade.py,手动升级代码。本文档剩余部分提供了完整的 TensorFlow 1.0 非向后兼容变更列表。

变量(Variables)

现在 Variable 函数更具一致性,减少了误解。

  • tf.VARIABLES
    • 需要重命名为 tf.GLOBAL_VARIABLES


  • tf.all_variables
    • 需要重命名为 tf.global_variables


  • tf.initialize_all_variables
    • 需要重命名为 tf.global_variables_initializer


  • tf.initialize_local_variables
    • 需要重命名为 tf.local_variables_initializer


  • tf.initialize_variables
    • 需要重命名为 tf.variables_initializer


聚合函数

现在所有的聚合函数(Summary function)都被统一放置于 tf.summary 命名空间中。

  • tf.audio_summary
    • 需要重命名为 tf.summary.audio


  • tf.contrib.deprecated.histogram_summary
    • 需要重命名为 tf.summary.histogram


  • tf.contrib.deprecated.scalar_summary
    • 需要重命名为 tf.summary.scalar


  • tf.histogram_summary
    • 需要重命名为 tf.summary.histogram


  • tf.image_summary
    • 需要重命名为 tf.summary.image


  • tf.merge_all_summaries
    • 需要重命名为 tf.summary.merge_all


  • tf.merge_summary
    • 需要重命名为 tf.summary.merge


  • tf.scalar_summary
    • 需要重命名为 tf.summary.scalar


  • tf.train.SummaryWriter
    • 需要重命名为 tf.summary.FileWriter


数值差异

整数除法以及 tf.floordiv 将使用向下取整(floor)语义。这样就能使 np.dividenp.mod 的结果与 tf.dividetf.mod 的结果保持一致。另外,我们修改了 tf.round 使用的取整算法,使其与 NumPy 保持一致。

  • tf.div
    • 除法 tf.divide 的语义现在已经修改与 Python 语义保持一致,即 Python 3 中的 / 符号以及 Python 2 future 模块的 division 将始终得到浮点数、// 将进行求整除法。此外,tf.div 将只进行求整除法。如需使用 C 语言强制截断风格的除法运算,可以使用 tf.truncatediv
    • 请尽量将你的代码 tf.div 改为 tf.divide,它将遵循 Python 的语义。


  • tf.mod
    • 求余 tf.mod 的语义现在已经修改与 Python 语义保持一致。另外,对于整数的运算将使用向下取整(floor)语义。如需使用 C 语言强制截断风格的求余运算,可以使用 tf.truncatemod


新版和旧版的除法操作对比总结如下表所示:

表达式TF 0.11 (py2)TF 0.11 (py3)TF 1.0 (py2)TF 1.0 (py3)tf.div(3,4)0000tf.div(-3,4)00-1-1tf.mod(-3,4)-3-311-3/40-0.75-1-0.75-3/4tf.divide(-3,4)N/AN/A-0.75-1

新版和旧版的取整操作对比总结如下表所示:

输入PythonNumPyC++ round()TensorFlow 0.11(floor(x+.5))TensorFlow 1.0-3.5-4-4-4-3-4-2.5-2-2-3-2-2-1.5-2-2-2-1-2-0.500-1000.5001101.5222222.5223323.544444

匹配 NumPy 命名

新版本对许多函数进行了重命名以匹配 NumPy。这么做旨在使得 NumPy 与 TensorFlow 之间的转换尽量简便。虽然我们已经排除了一些常见的不一致情况,但现在还有一些函数未能完全匹配。

  • tf.inv
    • 需要重命名为 tf.reciprocal
    • 这么做是为了防止其与 NumPy 的矩阵求逆函数 np.inv 混淆


  • tf.list_diff
    • 需要重命名为 tf.setdiff1d


  • tf.listdiff
    • 需要重命名为 tf.setdiff1d


  • tf.mul
    • 需要重命名为 tf.multiply


  • tf.neg
    • 需要重命名为 tf.negative


  • tf.select
    • 需要重命名为 tf.where
    • tf.where 现在与 np.where 一样,需要传入 3 个或 1 个参数


  • tf.sub
    • 需要重命名为 tf.subtract


匹配 NumPy 参数

一些 TensorFlow 1.0 方法的参数现在与 NumPy 的方法相匹配了。为了实现这一点,TensorFlow 1.0 对一些关键字参数进行了修改,并对一些参数进行了重排序。需要注意的是,TensorFlow 1.0 现在不再使用 dimension 而转为使用 axis。TensorFlow 1.0 在修改张量的操作中将保持张量参数始终在第一位。(参见 tf.concat 的改动)。

  • tf.argmax
    • 关键字参数 dimension 需要重命名为 axis


  • tf.argmin
    • 关键字参数 dimension 需要重命名为 axis


  • tf.concat
    • 关键字参数 concat_dim 需要重命名为 axis
    • 输入参数重排序为 tf.concat(values, axis, name='concat').


  • tf.count_nonzero
    • 关键字参数 reduction_indices 需要重命名为 axis


  • tf.expand_dims
    • 关键字参数 dim 需要重命名为 axis


  • tf.reduce_all
    • 关键字参数 reduction_indices 需要重命名为 axis


  • tf.reduce_any
    • 关键字参数 reduction_indices 需要重命名为 axis


  • tf.reduce_join
    • 关键字参数 reduction_indices 需要重命名为 axis


  • tf.reduce_logsumexp
    • 关键字参数 reduction_indices 需要重命名为 axis


  • tf.reduce_max
    • 关键字参数 reduction_indices 需要重命名为 axis


  • tf.reduce_mean
    • 关键字参数 reduction_indices 需要重命名为 axis


  • tf.reduce_min
    • 关键字参数 reduction_indices 需要重命名为 axis


  • tf.reduce_prod
    • 关键字参数 reduction_indices 需要重命名为 axis


  • tf.reduce_sum
    • 关键字参数 reduction_indices 需要重命名为 axis


  • tf.reverse
    • tf.reverse 之前需要传入 1 维 bool 型张量用以控制维度的顺序调换,现在使用一组轴的索引进行控制。
    • 例如 tf.reverse(a, [True, False, True]) 现在需改为 tf.reverse(a, [0, 2])


  • tf.reverse_sequence
    • 关键字参数 batch_dim 需要重命名为 batch_axis
    • 关键字参数 seq_dim 需要重命名为 seq_axis


  • tf.sparse_concat
    • 关键字参数 concat_dim 需要重命名为 axis


  • tf.sparse_reduce_sum
    • 关键字参数 reduction_axes 需要重命名为 axis


  • tf.sparse_reduce_sum_sparse
    • 关键字参数 reduction_axes 需要重命名为 axis


  • tf.sparse_split
    • 关键字参数 split_dim 需要重命名为 axis
    • 输入参数重排序为 tf.sparse_split(keyword_required=KeywordRequired(), sp_input=None, num_split=None, axis=None, name=None, split_dim=None).


  • tf.split
    • 关键字参数 split_dim 需要重命名为 axis
    • 关键字参数 num_split 需要重命名为 num_or_size_splits
    • 输入参数重排序为 tf.split(value, num_or_size_splits, axis=0, num=None, name='split').


  • tf.squeeze
    • 关键字参数 squeeze_dims 需要重命名为 axis


  • tf.svd
    • 输入参数重排序为 tf.svd(tensor, full_matrices=False, compute_uv=True, name=None).


简化数学变换

批量版数学运算操作已被移除。现在非批量版的函数已经包含了批量运算的功能。例如,tf.complex_abs 的功能已迁移至 tf.abs

  • tf.batch_band_part
    • 需要重命名为 tf.band_part


  • tf.batch_cholesky
    • 需要重命名为 tf.cholesky


  • tf.batch_cholesky_solve
    • 需要重命名为 tf.cholesky_solve


  • tf.batch_fft
    • 需要重命名为 tf.fft


  • tf.batch_fft3d
    • 需要重命名为 tf.fft3d


  • tf.batch_ifft
    • 需要重命名为 tf.ifft


  • tf.batch_ifft2d
    • 需要重命名为 tf.ifft2d


  • tf.batch_ifft3d
    • 需要重命名为 tf.ifft3d


  • tf.batch_matmul
    • 需要重命名为 tf.matmul


  • tf.batch_matrix_determinant
    • 需要重命名为 tf.matrix_determinant


  • tf.batch_matrix_diag
    • 需要重命名为 tf.matrix_diag


  • tf.batch_matrix_inverse
    • 需要重命名为 tf.matrix_inverse


  • tf.batch_matrix_solve
    • 需要重命名为 tf.matrix_solve


  • tf.batch_matrix_solve_ls
    • 需要重命名为 tf.matrix_solve_ls


  • tf.batch_matrix_transpose
    • 需要重命名为 tf.matrix_transpose


  • tf.batch_matrix_triangular_solve
    • 需要重命名为 tf.matrix_triangular_solve


  • tf.batch_self_adjoint_eig
    • 需要重命名为 tf.self_adjoint_eig


  • tf.batch_self_adjoint_eigvals
    • 需要重命名为 tf.self_adjoint_eigvals


  • tf.batch_set_diag
    • 需要重命名为 tf.set_diag


  • tf.batch_svd
    • 需要重命名为 tf.svd


  • tf.complex_abs
    • 需要重命名为 tf.abs


其它改动

除上文所述的改动外,还有以下一些变化:

  • tf.image.per_image_whitening
    • 需要重命名为 tf.image.per_image_standardization


  • tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
    • 输入参数重排序为 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None).


  • tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
    • 输入参数重排序为 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None).


  • tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
    • 输入参数重排序为 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None).


  • tf.ones_initializer
    • 需要修改成函数调用,例如 tf.ones_initializer()


  • tf.pack
    • 需要重命名为 tf.stack


  • tf.round
    • tf.round 的语义现在与银行家舍入法(Banker's rounding)相同。


  • tf.unpack
    • 需要重命名为 tf.unstack


  • tf.zeros_initializer
    • 需要修改成函数调用,例如 tf.zeros_initializer()



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