Keras を超える: TensorFlow を使用してカスタマイズする
初級
データ サイエンティスト
開発者
Student
Azure
最初のモジュールを完了し、モデルをビルドまたはデバッグするために追加の柔軟性が必要である場合は、このモジュールが役立ちます。 画像分類用の単純なニューラル ネットワークを作成する方法を示しますが、今回は下位レベルの TensorFlow コードを使用し、それを理解するために必要な基本的な概念について説明します。
学習の目的
このモジュールでは、次のことを行います。
- テンソル、変数、自動区別など、基本的な TensorFlow に関するトピックについて説明します。
- 一括とグラフ実行の違いについて説明します。
- 既存の Keras プロジェクトのトレーニング、テスト、および予測の各フェーズを、既存の TensorFlow を使用して再実装します。
前提条件
- Python の基本的な知識
- Jupyter Notebook の使用方法に関する基本的な知識
- このラーニング パスのモジュール 1 の完了、または Keras の知識。
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