1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Nhập môn TensorFlow bằng Python
Connected

演習

Chuẩn bị cho huấn luyện theo batch

Trước khi có thể huấn luyện một mô hình tuyến tính theo từng batch, trước hết chúng ta phải định nghĩa các biến, một hàm mất mát và một phép tối ưu hóa. Trong bài này, bạn sẽ chuẩn bị huấn luyện một mô hình dự đoán price_batch (một batch giá nhà) từ size_batch (một batch diện tích lô đất tính theo foot vuông). Khác với bài học trước, ta sẽ tải dữ liệu theo từng batch bằng pandas, chuyển đổi sang mảng numpy, rồi dùng chúng để giảm dần hàm mất mát theo từng bước.

Variable(), keras(), và float32 đã được nhập sẵn. Lưu ý: bạn không nên đặt giá trị mặc định cho đối số của mô hình hay hàm mất mát, vì chúng ta sẽ tạo dữ liệu theo batch trong quá trình huấn luyện.

指示

100 XP
  • Định nghĩa intercept với giá trị khởi tạo 10.0 và kiểu dữ liệu float 32-bit.
  • Định nghĩa mô hình để trả về giá trị dự đoán sử dụng intercept, slope, và features.
  • Định nghĩa một hàm tên loss_function() nhận các đối số lần lượt là intercept, slope, targets, và features. Không đặt giá trị mặc định cho các đối số.
  • Định nghĩa hàm mất mát MSE (mean squared error) sử dụng targets và predictions.