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Tensorflow训练代码1.x接口自动升级2.x踩坑记录
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Tensorflow训练代码1.x接口自动升级2.x踩坑记录
TF准备工作环境问题解决自动升级脚本，从TF1.0调通到TF2.0
一起学AI系列博客：目录索引 本文小结Tensorflow训练代码1.x接口自动升级2.x踩坑过程和问题解决的方法。 TF准备工作Tensorflow环境准备 前提已安装好Anaconda/Spyder/Tensorflow，步骤略从spyder进入tensorflow环境，具体方法见：link核心步骤： Anaconda prompt命令窗下： activate tensorflowSpyder Spyder界面右侧IPython对话窗： import tensorflow as tf，如无报错则表明环境进入成功MNIST数据集准备 于官网下载数据集文件4个，相对py代码，将其放在../MNIST目录下。 环境问题解决以下为跑基线代码时遇到的问题记录。 版本环境： Anaconda:2.0.3Tensorflow:2.9.1Python:3.8Spyder:5.4.3报错解决：ModuleNotFoundError: No module named tensorflow_datasets’ 下载examples/turials目录拷贝至本地tensorlow路径，具体方法见：link。报错解决：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘placeholder’ tf句柄替换为兼容v1的版本句柄，参见链接：link1，link2报错解决：RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution. 在使用placeholder前，添加语句：tf.compat.v1.disable_eager_execution()，具体原因见：link1，link2接着又报：AttributeError: module ‘tensorflow._api.v2.train’ has no attribute ‘exponential_decay’，发现一个个换不是个办法。 而究其核心原因：该代码版本为1.x 环境tf接口，tf2.0相对而言许多接口已无法直接调用，需要兼容适配。 所以接下来有两种解决方案： 现有环境降级，Python和TF动现有代码升级，代码替换，找自动化工具，自动完成TF接口迁移替换显然第一种因噎废食成本较大，优选第二种方式。 自动升级脚本，从TF1.0调通到TF2.0首先，查看Tensorflow官网有介绍升级脚本工具和EXE，见：link。具体使用可参考：网友总结方法。 其次，梳理下使用时遇到的报错：UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0xad in position 175: illegal multibyte sequence，且用tf_upgrade_v2.exe和tf_upgrade_v2_main.py脚本运行时都报错。 分析确认py脚本都是utf8编码无gbk，说明升级脚本里默认没按utf8编码，于是修改源码，将路径C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\tools\compatibility下的ast_edits.py中： with open(in_filename, "r") as in_file, \替换为with open(in_filename, "r", encoding='utf-8') as in_file, \成功使训练代码从tf1.x升级tf2.x，本地升级脚本，运行指令举例： tf_upgrade_v2_main.py --infile D:\test\d3_1_ref.py --outfile D:\test\d3_1_v2.py 最后，还要注意代码转换时，内部注释#不要和中文连在一起，要用空格隔开，否则存在编码异常，报gbk cant encode。 |
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