Aller au-delà de Keras : Personnaliser avec TensorFlow

  • Module
  • 8 Unités
Débutant
Data Scientist
Développeur
Étudiant
Azure

Si vous avez terminé le premier module et que vous avez réalisé que vous aviez besoin d'une plus grande flexibilité pour construire ou déboguer votre modèle, ce module est pour vous. Nous allons montrer comment créer un réseau neuronal simple pour la classification d'images, mais cette fois, nous utiliserons un code TensorFlow de niveau inférieur et expliquerons les concepts fondamentaux nécessaires à sa compréhension.

Objectifs d’apprentissage

Dans ce module, vous allez découvrir les points suivants :

  • Découvrez les rubriques TensorFlow de base, telles que les tenseurs, les variables et la différenciation automatique.
  • Apprendre la différence entre l’exécution hâtive et l’exécution graphique.
  • Reimplement les phases d’apprentissage, de test et de prédiction d’un projet Keras existant à l’aide de TensorFlow.

Prérequis

  • Connaissance élémentaire de Python
  • Connaissance élémentaire de l’utilisation des notebooks Jupyter
  • Achèvement du module 1 de ce parcours d’apprentissage ou connaissance de Keras

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