Исправление проблем совместимости TensorFlow 1.6 с 2.20

Чтобы решить проблемы совместимости TensorFlow при обновлении с версии 1.6 до 2.20.0, необходимо исправить синтаксическую ошибку и правильно перенести реализации LSTM-клеток. Прямая проблема заключается в опечатке в вашем коде, но существуют и более глубокие аспекты совместимости для TensorFlow 2.x.

Содержание

• Немедленные исправления для вашего кода
• Правильная миграция LSTM-клеток в TensorFlow 2.x
• Работа с инициализаторами
• Альтернативные подходы к миграции
• Лучшие практики миграции с TensorFlow 1.x на 2.x
• Устранение распространенных проблем

Немедленные исправления для вашего кода

Прямая ошибка в вашем коде - это опечатка: tf.Contribute должно быть tf.contrib. Однако, поскольку вы используете TensorFlow 2.20.0, следует перейти от устаревших модулей tf.contrib.

Вот исправленный подход с использованием API Keras TensorFlow 2.x:

import tensorflow as tf

# Использование LSTMCell Keras (рекомендуемый подход)
lstm_cells = [tf.keras.layers.LSTMCell(units=num_nodes[li], 
                                      state_is_tuple=True,
                                      kernel_initializer=tf.keras.initializers.GlorotUniform()) 
              for li in range(n_layers)]

Ошибка, с которой вы столкнулись, возникает потому, что tf.keras.layers.LSTMCell ожидает units в качестве именованного аргумента, а не num_units. Это одно из ключевых изменений API между TensorFlow 1.x и 2.x.

Правильная миграция LSTM-клеток в TensorFlow 2.x

Использование LSTMCell против LSTM

Документация TensorFlow объясняет, что LSTMCell - это базовый класс, реализующий основную функциональность, в то время как LSTM - это слой более высокого уровня, который автоматически обрабатывает последовательности.

Для вашего случая использования вы хотите использовать LSTMCell и затем соответствующим образом обернуть его:

# Создание отдельных LSTM-клеток
cells = [tf.keras.layers.LSTMCell(units=num_nodes[li], 
                                 state_is_tuple=True) 
         for li in range(n_layers)]

# Если вам нужна стековая RNN, используйте tf.keras.layers.RNN
rnn_layer = tf.keras.layers.RNN(cells)

Подход с использованием режима совместимости

Если вы хотите сохранить большую совместимость с вашим существующим кодом, вы можете использовать модули совместимости:

import tensorflow as tf

# Используйте совместимость v1 для более плавного перехода
with tf.compat.v1.variable_scope('LSTM'):
    lstm_cell = tf.compat.v1.nn.rnn_cell.LSTMCell(
        num_units=num_nodes[0], 
        state_is_tuple=True,
        initializer=tf.compat.v1.keras.initializers.GlorotUniform()
    )

Работа с инициализаторами

Миграция инициализаторов - еще одна область, где произошли изменения в API:

Для вашего конкретного случая:

# Стиль TensorFlow 1.x (устаревший)
initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer()

# Стиль TensorFlow 2.x (рекомендуемый)
initializer = tf.keras.initializers.GlorotUniform(seed=None)

Альтернативные подходы к миграции

Использование слоев Keras высокого уровня

Для большинства случаев использования вы можете упростить код, используя слой высокого уровня tf.keras.layers.LSTM вместо отдельных клеток:

# Замена ручного создания клеток на слой LSTM высокого уровня
lstm_layer = tf.keras.layers.LSTM(
    units=num_nodes[0], 
    return_sequences=True,  # или False в зависимости от ваших потребностей
    stateful=False
)

Реализация стековых LSTM

Если вам нужно несколько слоев, современный подход выглядит так:

# Создание стековых слоев LSTM
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(num_nodes[0], return_sequences=True, 
                        stateful=False),
    tf.keras.layers.LSTM(num_nodes[1], return_sequences=False, 
                        stateful=False)
])

Лучшие практики миграции с TensorFlow 1.x на 2.x

1. Использование немедленного выполнения (Eager Execution): TensorFlow 2.x по умолчанию использует немедленное выполнение, что упрощает отладку, но меняет то, как работают RNN.

2. Управление состоянием: В TensorFlow 2.x управление состояниями RNN происходит иначе. Параметр state_is_tuple часто устанавливается в True для лучшей читаемости.

3. Вопросы производительности: Согласно документации TensorFlow, рассмотрите возможность использования оптимизированных реализаций, таких как tf.compat.v1.nn.rnn_cell.LSTMBlockCell для лучшей производительности на CPU или tf.compat.v1.cudnn_rnn.CudnnLSTM для GPU.

4. Обертки Dropout: Если вы использовали обертки Dropout, синтаксис изменился:

# Стиль TensorFlow 1.x
cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(
    tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=128),
    input_keep_prob=0.8
)

# Стиль TensorFlow 2.x
cell = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(
    tf.keras.layers.LSTMCell(units=128)
)

Устранение распространенных проблем

num_nodes[li] не является числом

Если вы получаете ошибку о том, что num_nodes[li] не является числом, убедитесь, что:

1. num_nodes правильно определен как список целых чисел
2. Индексы корректны (нет IndexError)
3. Значения являются положительными целыми числами

Для отладки используйте:

print(f"num_nodes: {num_nodes}")
print(f"Тип num_nodes: {type(num_nodes)}")
print(f"Значение num_nodes[li]: {num_nodes[li]}")
print(f"Тип num_nodes[li]: {type(num_nodes[li])}")

Проблемы с управлением состоянием

Если вы сталкиваетесь с ошибками, связанными с состоянием, рассмотрите следующее:

# Обеспечьте правильное управление состоянием
initial_state = [tf.zeros([batch_size, num_nodes[li]]) for li in range(n_layers)]

# Или используйте встроенное управление состоянием
output, state = tf.keras.layers.RNN(cells)(inputs, initial_state=initial_state)

Пример полной миграции

Вот полный пример, демонстрирующий правильную миграцию:

import tensorflow as tf

# Определите ваши параметры
n_layers = 2
num_nodes = [128, 64]  # Пример: два слоя с 128 и 64 нейронами
batch_size = 32

# Создание LSTM-клеток, совместимых с TensorFlow 2.x
cells = []
for li in range(n_layers):
    cell = tf.keras.layers.LSTMCell(
        units=num_nodes[li],
        state_is_tuple=True,
        kernel_initializer=tf.keras.initializers.GlorotUniform(),
        recurrent_initializer=tf.keras.initializers.Orthogonal()
    )
    cells.append(cell)

# Создание слоя RNN
rnn_layer = tf.keras.layers.RNN(cells)

# Пример использования
inputs = tf.random.normal([batch_size, 10, 32])  # batch, sequence, features
outputs = rnn_layer(inputs)

Следуя этим рекомендациям, вы сможете успешно перенести ваш код TensorFlow 1.6 для работы с TensorFlow 2.20.0, сохраняя ту же функциональность.

Источники

1. Документация TensorFlow LSTMCell
2. Документация по совместимости TensorFlow
3. Рекуррентные нейронные сети в TensorFlow II - R2RT
4. GitHub: Руководство по миграции TensorFlow LSTMCell
5. Stack Overflow: Миграция TensorFlow 2.x LSTM