Indførelsen

  • 1 minut

I det første modul i dette læringsforløb Introduktion til Machine Learning med Kerashar du lært, hvordan du opretter et neuralt netværk ved hjælp af Keras-API'en på højere niveau. I dette modul implementerer vi modellen, oplærings-, evaluerings- og forudsigelsesdelene af koden fra det første modul igen, men denne gang bruger vi TensorFlow-begreber på lavere niveau. Husk, at Keras i mange scenarier tilbyder al den funktionalitet, du har brug for. Men hvis du finder ud af, at du har brug for mere kontrol, end Keras tilbyder, så giver forståelsen af TensorFlows API på lavere niveau dig ekstra fleksibilitet til at tilpasse netværks- og træningsrutinen og foretage fejlfinding af din kode mere detaljeret.

I dette modul antager vi, at du er fortrolig med Python, og at du har fuldført det første modul i dette læringsforløb, eller at du allerede kender Keras. Vi antager ikke nogen viden om TensorFlow.

Lad os komme i gang!

Læringsmål

  • Få mere at vide om grundlæggende TensorFlow-emner, f.eks. tensorer, variabler og automatisk differentiering.
  • Få mere at vide om forskellen mellem ivrig udførelse og grafudførelse.
  • Genimplementer model- og oplæringsløkken for et eksisterende Keras-projekt ved hjælp af TensorFlow.

Forudsætninger

  • Viden om Python
  • Grundlæggende viden om, hvordan du bruger Jupyter-notesbøger
  • Fuldførelse af modul 1 i dette læringsforløb eller viden om Keras