Знакомство
В первом модуле этого учебного пути, Введение в машинное обучение с Keras, вы узнали, как создать нейронную сеть с помощью высокоуровневого API Keras. В этом модуле мы повторно используем модели, обучение, оценку и прогнозирование частей кода из первого модуля, но на этот раз мы используем понятия TensorFlow нижнего уровня. Помните, что для многих сценариев Keras предлагает все необходимые функциональные возможности. Но если вам нужно больше контроля, чем предложения Keras, то понимание API более низкого уровня TensorFlow обеспечивает дополнительную гибкость для настройки сетевой и учебной подпрограммы, а также для отладки кода более подробно.
В этом модуле предполагается, что вы знакомы с Python и завершили первый модуль этой схемы обучения или уже знакомы с Keras. Мы не предполагаем, что у вас есть какие-либо знания о TensorFlow.
Давайте приступим!
Цели обучения
- Ознакомьтесь с основными разделами TensorFlow, такими как тензоры, переменные и автоматическая дифференцировка.
- Узнайте разницу между жадным и выполнением графа.
- Повторное выполнение модели и цикла обучения существующего проекта Keras с помощью TensorFlow.
Необходимые условия
- Знание Python
- Основные знания о том, как использовать Jupyter Notebook
- Завершение модуля 1 этого пути обучения или знаний о Keras