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연습 문제

バッチで線形モデルを学習する

この演習では、前の演習の続きとして、バッチ処理で線形回帰モデルを学習します。データセットをバッチごとに順に処理し、各ステップの後でモデルの変数 intercept と slope を更新していきます。これにより、メモリに載せきれないような大きなデータセットでも学習できるようになります。

損失関数 loss_function(intercept, slope, targets, features) は用意されています。また、keras はインポート済みで、numpy は np として利用できます。学習可能な変数は、損失関数の引数の並び順に合わせて var_list に入力してください。

지침

100 XP
  • .Adam() オプティマイザを使用します。
  • 'kc_house_data.csv' を chunksize を 100 にしてバッチで読み込みます。
  • batch から price 列を取り出し、32 ビット浮動小数点の numpy 配列に変換して、price_batch に代入します。
  • 損失関数を完成させ、学習可能な変数のリストを埋めて、最小化を実行します。