TensorFlow 2.0是TensorFlow团队推出的一次较大的更新，旨在简化TensorFlow的代码，提高可读性和易用性。在这篇教程中，我们将讨论如何将TensorFlow 1.0的代码迁移到TensorFlow 2.0。
- 张量（Tensors）
在TensorFlow 1.0中，我们使用的是“张量”（Tensors）来表示所有的数据，但是在TensorFlow 2.0中，我们使用的是更加高层次的Keras API。因此，在TensorFlow 2.0中，我们应该优先选择使用Keras的张量。
在TensorFlow 1.0中，我们定义张量的方式如下：
import tensorflow as tf
#创建一个TensorFlow1.0张量
tensor_1 = tf.constant([1,2,3,4])
在TensorFlow 2.0中，我们可以使用Keras张量的方式定义：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
#创建一个TensorFlow2.0张量
tensor_2 = layers.Input(shape=(4,))
这里，我们使用Keras的Input层来创建一个输入张量。
- 模型（Models）
在TensorFlow 1.0中，我们通常通过定义计算图来构建一个模型。在TensorFlow 2.0中，我们使用更加高层次的Keras API来定义模型。
在TensorFlow 1.0中，我们定义模型的方式如下：
import tensorflow as tf
#定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
在TensorFlow 2.0中，我们可以使用Keras模型的定义方式来定义模型，具体如下：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
#定义模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Input(shape=(784,)))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
这里，我们使用Sequential模型来定义一个顺序模型，并使用Input层和Dense层来构建模型。
- 会话（Session）
在TensorFlow 1.0中，我们必须创建一个会话（Session）来运行模型。在TensorFlow 2.0中，我们使用model.fit和model.predict等方法来运行模型。
在TensorFlow 1.0中，我们创建会话的代码如下：
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
#运行会话
result = sess.run(y, feed_dict={x: data})
在TensorFlow 2.0中，我们使用Keras的fit和predict方法来运行模型，具体如下：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
#创建模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Input(shape=(784,)))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
#编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
#训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=5)
#使用模型进行预测
result = model.predict(x_test)
这里，我们首先编译模型，然后使用fit方法训练模型，最后使用predict方法来进行预测。
- 自定义层（Custom Layers）
在TensorFlow 1.0中，我们可以定义自己的层来扩展我们的模型。在TensorFlow 2.0中，我们依然可以使用自定义层，但是定义方式稍有不同。
在TensorFlow 1.0中，我们定义自定义层的方式如下：
import tensorflow as tf
class MyLayer(tf.Module):
def __init__(self, units):
self.w = tf.Variable(tf.random.normal([n_inputs, n_outputs]), name='w')
self.b = tf.Variable(tf.zeros([n_outputs]), name='b')
def __call__(self, x):
return tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.w) + self.b)
my_layer = MyLayer(10)
output = my_layer(input_data)
在TensorFlow 2.0中，我们可以使用Keras的Layer类来定义自己的层，具体如下：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
class MyLayer(layers.Layer):
def __init__(self, units=32):
super(MyLayer, self).__init__()
self.units = units
def build(self, input_shape):
self.w = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units),
initializer='random_normal',
trainable=True)
self.b = self.add_weight(shape=(self.units,),
initializer='random_normal',
trainable=True)
def call(self, inputs):
return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b
my_layer = MyLayer(10)
output = my_layer(input_data)
这里，我们继承了Keras的Layer类，并实现了build和call方法来构建自定义层。
注意，如果使用自定义的损失函数，优化器或指标，也可以通过更改每个对象的名称（例如，使用tf.compat.v1.metrics.[name]）在2.0中使用它们，并且如果在2.0中使用梯度带，那么它们必须在函数中使用。