เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การกำหนดชนิดข้อมูล

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ทั้งโหลดข้อมูลและกำหนดชนิดของข้อมูล โปรดทราบว่า housing พร้อมใช้งานแล้ว และ pandas ถูก import ไว้ในชื่อ pd จากนั้นจะ import numpy และ tensorflow แล้วสร้าง tensor ที่ใช้งานได้ใน tensorflow จากคอลัมน์ใน housing ตามชนิดข้อมูลที่กำหนด ทั้งนี้ สามารถเลือกคอลัมน์ price จาก housing ได้ด้วย housing['price']

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

TensorFlow เบื้องต้นใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • Import numpy และ tensorflow โดยใช้ alias มาตรฐาน
  • ใช้ array ของ numpy เพื่อกำหนดให้ tensor price มีชนิดข้อมูลเป็นเลขทศนิยม 32 บิต
  • ใช้ฟังก์ชัน cast() ของ tensorflow เพื่อกำหนดให้ tensor waterfront มีชนิดข้อมูลเป็น Boolean
  • แสดงผล price และ waterfront ตามลำดับ แล้วสังเกตว่ามีความแตกต่างที่สำคัญอะไรบ้าง

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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(____)
แก้ไขและรันโค้ด