Remodeler des tenseurs

Plus loin dans le cours, vous allez classer des images de lettres en langue des signes à l'aide d'un réseau de neurones. Dans certains cas, le réseau acceptera des tenseurs à 1 dimension en entrée, mais vos données seront des images, donc des tenseurs à 2 ou 3 dimensions selon qu'il s'agit d'images en niveaux de gris ou en couleur.

La figure ci-dessous montre des images en niveaux de gris et en couleur de la lettre A en langue des signes. Les deux images ont été importées pour vous et converties en tableaux numpy gray_tensor et color_tensor. Transformez ces tableaux en vecteurs à 1 dimension à l'aide de l'opération reshape, qui a été importée pour vous depuis tensorflow. Notez que la forme de gray_tensor est 28x28 et celle de color_tensor est 28x28x3.

This figure shows grayscale and color images of the sign language letter "A".

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Introduction à TensorFlow en Python

Instructions de l’exercice

Transformez gray_tensor d'une matrice 28x28 en un vecteur 784x1 nommé gray_vector.
Transformez color_tensor d'un tenseur 28x28x3 en un vecteur 2352x1 nommé color_vector.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Reshape the grayscale image tensor into a vector
gray_vector = reshape(____, (____, 1))

# Reshape the color image tensor into a vector
color_vector = reshape(____, (____, ____))

Modifier et exécuter le code

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4.8+

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Avant de pouvoir créer des modèles avancés dans TensorFlow 2, vous devez d'abord en maîtriser les notions de base. Dans ce chapitre, vous apprendrez à définir des constantes et des variables, à effectuer des additions et multiplications de tenseurs, et à calculer des dérivées. Des connaissances en algèbre linéaire seront utiles, mais non indispensables.

Exercise 1: Constantes et variables Exercise 2: Définir les données comme constantes Exercise 3: Définir des variables Exercise 4: Opérations de base Exercise 5: Effectuer une multiplication élément par élément Exercise 6: Faire des prédictions avec la multiplication de matrices Exercise 7: Sommer selon les dimensions d'un tenseur Exercise 8: Opérations avancées Exercise 9: Remodeler des tenseurs

Exercice en cours

Exercise 10: Optimiser avec des gradients Exercise 11: Travailler avec des données d'images

Dans ce chapitre, vous apprendrez à créer, résoudre et utiliser des modèles pour faire des prédictions avec TensorFlow 2. Vous vous concentrerez sur une classe simple de modèles — la régression linéaire — afin d'essayer de prédire les prix des maisons. À la fin du chapitre, vous saurez charger et manipuler des données, construire des fonctions de perte, effectuer la minimisation, produire des prédictions et réduire l'utilisation des ressources avec l'entraînement par lots.

Exercise 1: Données d'entrée Exercise 2: Charger des données avec pandas Exercise 3: Définir le type de données Exercise 4: Fonctions de perte Exercise 5: Fonctions de perte dans TensorFlow Exercise 6: Modifier la fonction de perte Exercise 7: Régression linéaire Exercise 8: Mettre en place une régression linéaire Exercise 9: Entraîner un modèle linéaire Exercise 10: Régression linéaire multiple Exercise 11: Entraînement par lots Exercise 12: Préparer l'entraînement par lot Exercise 13: Entraîner un modèle linéaire par lots

Les chapitres précédents vous ont appris à créer des modèles dans TensorFlow 2. Dans ce chapitre, vous appliquerez ces mêmes outils pour construire, entraîner et faire des prédictions avec des réseaux de neurones. Vous apprendrez à définir des couches denses, à appliquer des fonctions d'activation, à choisir un optimiseur et à utiliser la régularisation pour réduire le surapprentissage. Vous tirerez parti de la flexibilité de TensorFlow en combinant l'algèbre linéaire de bas niveau et les opérations de l'API Keras de haut niveau pour définir et entraîner des modèles.

Exercise 1: Couches denses Exercise 2: L'algèbre linéaire des couches denses Exercise 3: L'approche de bas niveau avec plusieurs exemples Exercise 4: Utiliser l'opération de couche dense Exercise 5: Fonctions d'activation Exercise 6: Problèmes de classification binaire Exercise 7: Problèmes de classification multiclasse Exercise 8: Optimiseurs Exercise 9: Les dangers des minima locaux Exercise 10: Éviter les minimums locaux Exercise 11: Entraîner un réseau dans TensorFlow Exercise 12: Initialisation dans TensorFlow Exercise 13: Définir le modèle et la fonction de perte Exercise 14: Entraîner des réseaux de neurones avec TensorFlow

Dans le dernier chapitre, vous utiliserez des API de haut niveau dans TensorFlow 2 pour entraîner un classificateur de lettres en langue des signes. Vous emploierez les API Keras séquentielle et fonctionnelle pour entraîner, valider, prédire et évaluer des modèles. Vous apprendrez aussi à utiliser l'API Estimators pour simplifier la définition et l'entraînement des modèles, et pour éviter les erreurs.

Exercise 1: Définir des réseaux neuronaux avec Keras Exercise 2: Le modèle séquentiel dans Keras Exercise 3: Compiler un modèle séquentiel Exercise 4: Définir un modèle à entrées multiples Exercise 5: Entraînement et validation avec Keras Exercise 6: Entraîner avec Keras Exercise 7: Mesures et validation avec Keras Exercise 8: Détection du surapprentissage Exercise 9: Évaluer des modèles Exercise 10: Entraîner des modèles avec l'API Estimators Exercise 11: Préparer l'entraînement avec Estimators Exercise 12: Définir des estimateurs Exercise 13: Félicitations !