TensorFlow2.0に対応させたい

Question

前提・実現したいこと

TensorFlow2.0からDefine-by-runに切り替わったことで，さまざまな機能が廃止となりました．
そこで，TensorFlow1.0のソースコードをTensorFlow2.0風に書き直したいです．
書き直すコードはできるだけ簡単なものを選びました．
しかし，あの機能もない，この機能もないといった状態で非常に困難を極めています．
また，インターネット上にも情報が少なく（調べ方が悪いだけかもしれませんが），参考にできるものがありません．
よろしくお願いします．

試したこと

• tf.compat.v1.placeholderの代わりにtf.TensorSpecを使う
• tf.Variableの代わりにtf.keras.backend.variableを使う
• tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizerの代わりにtf.keras.optimizers.SGDを使う

該当のソースコード

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Preparate
boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df['target'] = boston.target
X_data = np.array(boston.data)
y_data = np.array(boston.target)
X_data = (X_data - np.mean(X_data, axis=0)) / np.std(X_data, axis=0)
X_data = np.concatenate([np.ones((X_data.shape[0], 1)), X_data], axis=X_data.ndim-1)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_data, y_data, test_size=0.2, random_state=42)
y_train = y_train.reshape(-1, 1)
y_test = y_test.reshape(-1, 1)

# Define
X = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, X_data.shape[1]])
Y = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1])
W = tf.Variable(tf.ones([X_data.shape[1], 1]))
b = tf.Variable(0.0)
y = tf.add(b, tf.matmul(X, W))
cost = tf.reduce_mean(tf.square(y - Y))
opt = tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
training_step = opt.minimize(cost)

# Train
sess = tf.compat.v1.Session()
sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
cost_history = np.array([])
for epoch in range(100):
	sess.run(training_step, feed_dict={X:X_train, Y:y_train})
	cost_history = np.append(cost_history, sess.run(cost, feed_dict={X: X_train, Y: y_train}))
	if epoch % 100 == 0:
		W_val = sess.run(W)
		b_val = sess.run(b)

# Predict
for tmp in cost_history:
	print(tmp)
pred_test = sess.run(y, feed_dict={X: X_test})
print(pd.DataFrame({"y_test": y_test[:, 0], "pred_test": pred_test[:, 0]}))

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python 3.6.5

Answer 1

tensorflow公式サイトに1.X系から2.0に変換するときの説明が書いてあります。
現時点では日本語訳されていませんが参考にどうぞ。

https://www.tensorflow.org/guide/upgrade