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精通C,C++,python,Erlang。并熟悉各种其他编程语言,用cocos2dx游戏引擎作过几个项目。会MySQL增删改查,了解OpenGL渲染原理。懂单片机,能设计数字电路系统,会画电路图和设计电路板。喜欢了解最新前沿技术,并持续关注和学习新技术。

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TensorFlow 1.0更新python相关api更改  

2017-02-21 23:40:49|  分类: 人工智能 |  标签: |举报 |字号 订阅

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下边是更改api后的自动更新旧版本的脚本.
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/compatibility/tf_upgrade.py

  TensorFlow 1.0 重大功能及改善

  • XLA(实验版):初始版本的XLA,针对TensorFlow图(graph)的专用编译器,面向CPU和GPU。

  • TensorFlow Debugger(tfdbg):命令行界面和API。

  • 添加了新的python 3 docker图像。

  • 使pip包兼容pypi。TensorFlow现在可以通过 pip install tensorflow 命令安装。

  • 更改了几个python API的调用方式,使其更类似 NumPy。

  • 新的(实验版)Java API。

  • Android:全新人物检测+跟踪演示实现——“Scalable Object Detection using DNN”(带有额外的YOLO对象检测器支持)。

  • Android:全新基于摄像头的图像风格转换演示,使用了神经网络艺术风格转换技术。

  重大 API 变动 

  为了帮助你升级现有的TensorFlow Python代码匹配以下 API 更改,我们准备了一个转换脚本:

  此工具让你升级现有的TensorFlow Python脚本。此脚本可以在单个Python文件上运行:

  tf_upgrade.py --infile foo.py --outfile foo-upgraded.py

  如果无法修复,系统会打印一个错误列表。你还可以在目录树上运行它:

  tf_upgrade.py --intree coolcode -outtree coolcode-upgraded

  在上述任一情况下,系统会将转储一份报告,详细记录变化情况:

  third_party/tensorflow/tools/compatibility/test_file_v0.11.py Line 125

  Renamed keyword argument from `dim` to `axis`

  Renamed keyword argument from `squeeze_dims` to `axis`

  Old: [[1, 2, 3]], dim=1), squeeze_dims=[1]).eval(),

  ~~~~ ~~~~~~~~~~~~~

  New: [[1, 2, 3]], axis=1), axis=[1]).eval(),

  ~~~~~ ~~~~~

  • TensorFlow / models已经被移动到一个单独的github库。

  • 除法和模运算符(/,//,%)现在匹配 Python(flooring)语义。这也适用于 [tf.div] 和 [tf.mod]。要获取基于强制整数截断的行为,可以使用 [tf.truncatediv] 和 [tf.truncatemod]。

  • 现在推荐使用 [tf.divide()] 作为除法函数。[tf.div()] 将保留,但它的语义不会回应 Python 3 或 [from future] 机制。

  • tf.reverse() 现在取轴的索引要反转。例如 [tf.reverse(a,[True,False,True])] 现在必须写为 [tf.reverse(a,[0,2])]。 [tf.reverse_v2()] 将保持到 TensorFlow 1.0 最终版。

  • [tf.mul,tf.sub ] 和 [tf.neg] 不再使用,改为 [tf.multiply],[tf.subtract] 和 [tf.negative]。

  • [tf.pack] 和 [tf.unpack] 弃用,改为 [tf.stack] 和 [tf.unstack]。

  • [TensorArray.pack] 和 [TensorArray.unpack] 在弃用过程中,将来计划启用 [TensorArray.stack] 和 [TensorArray.unstack]。

  • 以下Python函数的参数在引用特定域时,全部改为使用 [axis]。目前仍将保持旧的关键字参数的兼容性,但计划在 1.0 最终版完成前删除。

  • tf.argmax: dimension 变为 axis

  • tf.argmin: dimension 变为 axis

  • tf.count_nonzero: reduction_indices 变为 axis

  • tf.expand_dims: dim 变为 axis

  • tf.reduce_all: reduction_indices 变为 axis

  • tf.reduce_any: reduction_indices 变为 axis

  • tf.reduce_join: reduction_indices 变为 axis

  • tf.reduce_logsumexp: reduction_indices 变为 axis

  • tf.reduce_max: reduction_indices 变为 axis

  • tf.reduce_mean: reduction_indices 变为 axis

  • tf.reduce_min: reduction_indices 变为 axis

  • tf.reduce_prod: reduction_indices 变为 axis

  • tf.reduce_sum: reduction_indices 变为 axis

  • tf.reverse_sequence: batch_dim 变为 batch_axis, seq_dim 变为 seq_axis

  • tf.sparse_concat: concat_dim 变为 axis

  • tf.sparse_reduce_sum: reduction_axes 变为 axis

  • tf.sparse_reduce_sum_sparse: reduction_axes 变为 axis

  • tf.sparse_split: split_dim 变为 axis

  • tf.listdiff 已重命名为 tf.setdiff1d 以匹配 NumPy 命名。

  • tf.inv 已被重命名为 tf.reciprocal(组件的倒数),以避免与 np.inv 的混淆,后者是矩阵求逆。

  • tf.round 现在使用 banker 的舍入(round to even)语义来匹配 NumPy。

  • tf.split现在以相反的顺序并使用不同的关键字接受参数。我们现在将NumPy order 匹配为tf.split(value,num_or_size_splits,axis)。

  • tf.sparse_split现在采用相反顺序的参数,并使用不同的关键字。我们现在将NumPy order 匹配为tf.sparse_split(sp_input,num_split,axis)。注意:我们暂时要求 tf.sparse_split 需要关键字参数。

  • tf.concat现在以相反的顺序并使用不同的关键字接受参数。特别地,我们现在将NumPy order匹配为tf.concat(values,axis,name)。

  • 默认情况下,tf.image.decode_jpeg使用更快的DCT方法,牺牲一点保真度来提高速度。通过指定属性dct_method ='INTEGER_ACCURATE',可以恢复到旧版行为。

  • tf.complex_abs已从Python界面中删除。 tf.abs支持复杂张量,现在应该使用 tf.abs。

  • Template.var_scope属性重命名为.variable_scope

  • SyncReplicasOptimizer已删除,SyncReplicasOptimizerV2重命名为SyncReplicasOptimizer。

  • tf.zeros_initializer()和tf.ones_initializer()现在返回一个必须用initializer参数调用的可调用值,在代码中用tf.zeros_initializer()替换tf.zeros_initializer。

  • SparseTensor.shape已重命名为SparseTensor.dense_shape。与SparseTensorValue.shape相同。

  • 分别替换tf.scalar_summary,tf.histogram_summary,tf.audio_summary,tf.image_summary与tf.summary.scalar,tf.summary.histogram,tf.summary.audio,tf.summary.image。新的摘要ops以名字而不是标签作为它们的第一个参数,意味着摘要ops现在尊重TensorFlow名称范围。

  • 使用tf.summary.FileWriter和tf.summary.FileWriterCache替换tf.train.SummaryWriter和tf.train.SummaryWriterCache。

  • 从公共API中删除RegisterShape。使用C++形状函数注册。

  • Python API 中的 _ref dtypes 已经弃用。

  • 在C++ API(in tensorflow/cc)中,Input,Output等已经从tensorflow::ops命名空间移动到tensorflow。

  • 将{softmax,sparse_softmax,sigmoid} _cross_entropy_with_logits的arg order更改为(labels,predictions),并强制使用已命名的args。

  Bug 修改及其他变动 

  • 大量 C++ API 更新。

  • 新的 op:parallel_stack。

  • 为RecordReader/RecordWriter 增加了 tf io 压缩选项常量。

  • 添加了 sparse_column_with_vocabulary_file,指定将字符串特征转换为ID的特征栏(feature column)。

  • 添加了index_to_string_table,返回一个将索引映射到字符串的查找表。

  • 添加string_to_index_table,返回一个将字符串与索引匹配的查找表。

  • 添加ParallelForWithWorkerId函数。

  • 添加string_to_index_table,返回一个将字符串与索引匹配的查找表。

  • 支持从contrib / session_bundle中的v2中的检查点文件恢复会话。

  • 添加了tf.contrib.image.rotate函数,进行任意大小角度旋转。

  • 添加了tf.contrib.framework.filter_variables函数,过滤基于正则表达式的变量列表。

  • make_template()可以添加 custom_getter_ param。

  • 添加了关于如何处理recursive_create_dir现有目录的注释。

  • 添加了QR因式分解的操作。

  • Python API中的分割和mod现在使用flooring(Python)语义。

  • Android:预构建的libs现在每晚构建。

  • Android: TensorFlow 推理库 cmake/gradle build 现在归在 contrib/android/cmake下面

  • Android:更强大的会话初始化(Session initialization)代码。

  • Android:当调试模式激活时,TF stats现在直接显示在demo和日志中

  • Android:全新/更好的 README.md 文档

  • saved_model可用作tf.saved_model。

  • Empty op 现在是有状态的。

  • 提高CPU上ASSIGN运算的scatter_update的速度。

  • 更改reduce_join,使其处理reduction_indices的方式与其他reduce_ops相同。

  • 将TensorForestEstimator移动到contrib/tensor_forest。

  • 默认情况下启用编译器优化,并允许在configure中进行配置。

  • 使指标权重 broadcasting 更加严格。

  • 添加新的类似队列的StagingArea和新运算 ops:stages 和 unstage。

    转自:http://it.sohu.com/20170216/n480855516.shtml

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