НачатьНачать бесплатно

Задание типа данных

В этом упражнении вы загрузите данные и зададите их тип. Обратите внимание, что набор данных housing уже доступен, а библиотека pandas импортирована под псевдонимом pd. Вам нужно импортировать numpy и tensorflow, а затем определить тензоры, пригодные для работы в tensorflow, используя столбцы из housing с заданным типом данных. Напомним, что выбрать столбец price из housing можно с помощью housing['price'].

Это упражнение является частью курса

Введение в TensorFlow на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте numpy и tensorflow под их стандартными псевдонимами.
  • Используйте массив numpy, чтобы задать для тензора price тип данных 32-битное число с плавающей точкой.
  • Используйте функцию cast() из tensorflow, чтобы задать для тензора waterfront логический тип данных.
  • Выведите price, а затем waterfront. Заметили ли вы какие-нибудь важные различия?

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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(____)
Редактировать и запускать код