TensorFlow 2.x 에서 1.x 코드 사용하기

TensorFlow 2.x는 1.x와 개발 형태가 매우 달라졌다.
2.x에서는 기존 코드를 사용할 수 있는 호환 기능을 제공하지만 기본적으로 아예 새로 만드는 게 좋다.
하지만 대부분의 학습 문서가 아직은 1.x 코드 기준이라 공부하기 어려운 경우가 많다.
이 경우 TensorFlow에서 제공하는 스크립트를 사용하여 1.x의 코드를 2.x에서 돌릴 수 있도록 변환하여 학습을 진행하고 이후 2.x의 코드로 다시 공부해보는 것도 방법일 수 있을 것 같다.

tf_upgrade_v2 변환 스크립트 사용하기

TensorFlow 2.x를 받으면 tf_upgrade_v2 스크립트를 제공한다.

1.x의 코드를 2.x에 호환되도록 변경하려면 아래처럼 변환 스크립트를 사용하면 된다.

tf_upgrade_v2 --infile target.py --outfile result.py

tf_upgrade_v2 encoding 오류 해결

그런데 변환 대상 소스에 한글이 있다면 (보통 주석으로 한글을 쓴 예제 소스가 많다.) 아래와 유사한 형태의 에러가 발생한다.

UnicodeDecodeError: 'cp949' codec can't decode byte 0xed in position 956

이 경우 해당 에러가 발생한 부분의 script의 file 관련 코드를 아래처럼 수정해야 한다.

(설치한 위치의 \Lib\site-packages\tensorflow\tools\compatibility\ast_edits.py 파일의 91x 번대 라인 근처일 것이다.)

# 이런 처리가 되어 있는 부분을
with open(in_filename, "r") as in_file,
    tempfile.NamedTemporaryFile("w", delete=False) as temp_file:

# 이렇게 encoding을 추가해야함
with open(in_filename, "r", encoding='utf8') as in_file,
    tempfile.NamedTemporaryFile("w", delete=False, encoding='utf8') as temp_file:

해당 encoding 설정을 추가한 후 tf_upgrade_v2 스크립트를 다시 실행하면 encoding 오류가 해결된다.

변환된 스크립트의 eager execution 관련 에러 해결

스크립트 변환 후 혹시 아래와 유사한 형태의 에러가 발생한다면

tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

이 옵션을 추가한다.

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

이 에러가 발생한 이유는 2.x에서는 1.x와 다르게 session을 정의하고 run을 수행하는 과정이 생략되고 바로 실행되는 형태로 변경되었기 때문이다.

예를 들면 아래와 같이 변경되었다.

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
print(hello)

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
c = tf.add(a, b)  # a + b 로도 쓸 수 있음
print(c)

# 1.x의 경우
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
print(sess.run([a, b, c]))
sess.close()

# 2.x의 경우 Session을 정의해주고 run 해주는 과정이 생략됨
tf.print(hello)
tf.print([a, b, c])