子虚乌有 发表于 2024-1-5 13:40

从tensoreflow1.x迁移到tf2.x,有人做过吗?

旧环境是用conda装的tf和keras,大概是1.12, cuda和cudnn都是手工单独安装的。
现在要迁移到最新版。
主要是担心鼓捣完cuda和cudnn这些之后新的不行,旧的环境也退不回去。
有没有啥好办法备份一下旧的?
操作系统是个windows10


子虚乌有 发表于 2024-1-5 13:44

是不是我用conda重新建一个env,cudnn和cuda都用conda安装,是不会影响到旧的env的?
不过显卡驱动是个问题。旧显卡的驱动大概几年没动过了

omnitoken 发表于 2024-1-5 14:03

我觉得你先考虑硬件兼容性吧, 万一新的cuda不支持你那个显卡

QUI 发表于 2024-1-5 14:09

rocky linux上试过,最后放弃用torch全部重写了

子犴 发表于 2024-1-5 14:15

4L+1
我这里工程化的东西在2年前就全面torch了

qratosones1337 发表于 2024-1-5 14:19

你用的啥模型,如果是BERT相关的建议无脑all in torch

Linjiangzhu 发表于 2024-1-5 14:35

你折腾tf版本和环境的时间都够用pytorch重构项目了。

— from Xiaomi 23127PN0CC, Android 14 of S1 Next Goose v2.5.4

你说这个谁懂呀? 发表于 2024-1-5 14:40

很多人多说了,我也不提了,
之前弄过一个tf的项目,就哪怕是tf1.x到另一个tf1.x的版本,
他都不能通用,除非你把版本完全弄对,
从那天开始再也没用tensorflow全是torch

zyhang 发表于 2024-1-5 16:14

要么tf1.x养老,要么切pytorch重开。除非你是做工程的,搞算法的没几个想不开用tf

诚司 发表于 2024-1-5 16:35

你都tf升版本了,证明不是搜广推tf1.xxx钉子户,直接重开pytorch得了
tf这种玩意赶紧死吧

alann 发表于 2024-1-5 16:51

keras3.0已经支持pytorch了,用keras换pytorch也不算很难吧。

新的瑞拉 发表于 2024-1-5 20:24

tf把所有老版本方法都迁移到了一个兼容接口下面,tf1.oldFunc() -> tf2.compatible().oldFunc(),类似这样,然而谁有时间跟他玩替换游戏,我直接换pytorch

JetBrains 发表于 2024-1-6 02:11

tflite 有更好的替代吗跑在终端

無始無終 发表于 2024-1-6 07:12

不是有个说法吗,见到旧版本的tf代码就默认它现在是跑不了的

—— 来自 Xiaomi 23054RA19C, Android 13上的 S1Next-鹅版 v2.5.4

天气姐姐 发表于 2024-1-6 08:57

import torch as tf

—— 来自 OPPO PGEM10, Android 13上的 S1Next-鹅版 v2.5.4

子虚乌有 发表于 2024-1-6 12:05

鼓捣一上午,我都快裂开了。

我估计旧的tf我装在base的conda env上了。
conda create env再update tf之后。
所有旧的code都挂了。
目测这个周末要放进去了。要是周一还没搞定等着死了。

我是s b

子虚乌有 发表于 2024-1-6 12:08

代码不是我写的。迁移到torch对我来说太难了

JetBrains 发表于 2024-1-6 14:38

ChatGPT
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