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Preparando para o treinamento em lotes

Antes de treinar um modelo linear em lotes, primeiro precisamos definir variáveis, uma função de perda e uma operação de otimização. Neste exercício, vamos nos preparar para treinar um modelo que vai prever price_batch, um lote de preços de casas, usando size_batch, um lote de tamanhos de terreno em pés quadrados. Diferentemente da lição anterior, faremos isso carregando lotes de dados com pandas, convertendo-os em arrays numpy e depois usando-os para minimizar a função de perda em etapas.

Variable(), keras() e float32 já foram importados para você. Observe que você não deve definir valores padrão de argumentos nem para o modelo nem para a função de perda, pois vamos gerar os dados em lotes durante o processo de treinamento.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao TensorFlow em Python

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Instruções do exercício

  • Defina intercept com valor inicial de 10.0 e tipo de dado float de 32 bits.
  • Defina o modelo para retornar os valores previstos usando intercept, slope e features.
  • Defina uma função chamada loss_function() que receba intercept, slope, targets e features como argumentos, nessa ordem. Não defina valores padrão de argumentos.
  • Defina a função de perda de erro quadrático médio usando targets e predictions.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Define the intercept and slope
intercept = ___
slope = Variable(0.5, float32)

# Define the model
def linear_regression(intercept, slope, features):
	# Define the predicted values
	return ____

# Define the loss function
def ____:
	# Define the predicted values
	predictions = linear_regression(____, ____, features)
    
 	# Define the MSE loss
	return keras.losses.____(____, ____)
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