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、次の操作を行います。
- テンソル、変数、自動差別化など、TensorFlow の基本的なトピックについて説明します。
- イーガー実行とグラフ実行の違いを学ぶ。
- TensorFlow を使用して、既存の Keras プロジェクトのトレーニング、テスト、および予測フェーズを再実装します。
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 パスまたは Keras の知識のモジュール 1 の完了
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