or
Den här övningen är en del av kursen
Innan du kan bygga avancerade modeller i TensorFlow 2 behöver du förstå grunderna. I det här kapitlet lär du dig att definiera konstanter och variabler, utföra addition och multiplikation med tensorer samt beräkna derivator. Kunskaper i linjär algebra är en fördel men inget krav.
I det här kapitlet lär du dig att bygga och lösa modeller i TensorFlow 2 samt att göra förutsägelser med dem. Du fokuserar på en enkel modelltyp – den linjära regressionsmodellen – och försöker förutsäga bostadspriser. I slutet av kapitlet vet du hur du läser in och hanterar data, konstruerar förlustfunktioner, utför minimering, gör förutsägelser och minskar resursanvändningen med batchträning.
I de tidigare kapitlen lärde du dig att bygga modeller i TensorFlow 2. I det här kapitlet använder du samma verktyg för att bygga, träna och göra förutsägelser med neurala nätverk. Du lär dig att definiera täta lager, använda aktiveringsfunktioner, välja optimerare och tillämpa regularisering för att minska överanpassning. Du utnyttjar TensorFlows flexibilitet genom att använda både lågnivåoperationer i linjär algebra och högnivåoperationer i Keras API för att definiera och träna modeller.
Aktuell övning
I det sista kapitlet använder du högnivå-API:er i TensorFlow 2 för att träna en klassificerare för teckenspråksbokstäver. Du använder både det sekventiella och det funktionella Keras API för att träna, validera, göra förutsägelser med och utvärdera modeller. Du lär dig också att använda Estimators API för att effektivisera definitionen och träningsprocessen för modeller samt för att undvika fel.