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Definindo o tipo de dado

Neste exercício, você vai carregar dados e definir seus tipos. Note que housing está disponível e que pandas foi importado como pd. Você vai importar numpy e tensorflow e definir tensores utilizáveis no tensorflow a partir de colunas de housing com um tipo de dado específico. Lembre-se de que você pode selecionar a coluna price, por exemplo, de housing usando housing['price'].

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao TensorFlow em Python

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Instruções do exercício

  • Importe numpy e tensorflow com seus aliases padrão.
  • Use um array do numpy para definir o tensor price com o tipo de dado ponto flutuante de 32 bits.
  • Use a função cast() do tensorflow para definir o tensor waterfront com o tipo de dado Booleano.
  • Imprima price e depois waterfront. Percebeu alguma diferença importante?

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import numpy and tensorflow with their standard aliases
____
____

# Use a numpy array to define price as a 32-bit float
price = np.____(housing['price'], np.____)

# Define waterfront as a Boolean using cast
waterfront = tf.____(housing['waterfront'], tf.____)

# Print price and waterfront
print(____)
print(____)
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