Обновление tf.contrib.slim до tf 2.0

Question

У меня проблема с моим python кодом, который использует функциональные возможности tf.contrib.slim и больше не работает после обновления до tenorflow до 2.0.

Как я могу обновить следующее до tf 2.0:

import tensorflow.contrib.slim as slim
vars_to_restore = slim.get_model_variables()
if opt.init_ckpt_file != None:
        init_assign_op, init_feed_dict = slim.assign_from_checkpoint(
                                        opt.init_ckpt_file, vars_to_restore)

optim = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(opt.learning_rate, 0.9)
train_op = slim.learning.create_train_op(loss, optim,
                                             variables_to_train=train_vars)
with sv.managed_session(config=config) as sess:
        print('Trainable variables: ')
        for var in train_vars:
            print(var.name)
        print("parameter_count =", sess.run(parameter_count))

        if opt.init_ckpt_file != None:
            sess.run(init_assign_op, init_feed_dict)
        start_time = time.time()

        for step in range(1, opt.max_steps):
            fetches = {
                "train": train_op,
                "global_step": global_step,
                "incr_global_step": incr_global_step
            }
            if step % 100 == 0:
                fetches["loss"] = loss
            results = sess.run(fetches)
            if step % 100 == 0:
                time_per_iter = (time.time() - start_time) / 100
                start_time = time.time()
                print('Iteration: [%7d] | Time: %4.4fs/iter | Loss: %.3f' \
                      % (step, time_per_iter, results["loss"]))