‫Nu hebben we de inputs, outputs en het model dat we gaan gebruiken.
‫Klaar om te gaan?
‫We kunnen ze samen gaan voegen en een van de manieren waarop we dat gaan doen is, nou ja, een van de dingen die je moet onthouden, is
‫dat er veel manieren zijn om een modelintensieve stroom op te bouwen.
‫Maar een van de beste manieren om aan de slag te gaan, is door de Tensor Flow Carers API te gebruiken, een recente toevoeging aan
‫intensivering 2. 0.
‫Dus als we tensor flow verzorgers gaan, googlen we dat maar eens.
‫Daar gaan we.
‫Tientallen lokale.
‫Hier gaan we naar verzorgers is tientallen van die API op hoog niveau voor het bouwen en trainen van deep learning-modellen.
‫Dat is waar we naar op zoek zijn.
‫Het wordt gebruikt voor snelle prototyping van ultramodern onderzoek en productie met drie belangrijke voordelen.
‫Gebruiksvriendelijk Ja.
‫Modula En composable, het is gemakkelijk uit te breiden.
‫Dit is waarschijnlijk een goede bron om te linken.
‫Ik zal dit in de sectie bronnen linken.
‫Het is geen klein beetje huiswerk voor jezelf, maar dit na deze video doorlezen,
‫misschien ongeveer tien minuten of zo.
‫De vraag die ik wil stellen en een bericht wil achterlaten in de onenigheid of de Q&A
‫is wat het verschil is tussen verzorgers opeenvolgend en waar is functioneel en functioneel?
‫Dus dat is wat ik wil weten, het verschil tussen de verzorgers, de sequentiële API en het
‫functionele IP als spoiler.
‫We gaan de sequentiële gebruiken.
‫Ga dus 10 minuten door de mantelzorgers om het mantelzorgoverzicht te begeleiden.
‫En de vraag die je hebt om het verschil tussen sequentiële en functionele IP te beantwoorden.
‫Laten we daar geen tijd verspillen.
‫Laten we aan de slag gaan met de code.
‫En het mooie van verzorgers is dat het definiëren van een deep learning-model net zo eenvoudig kan zijn als zeggen, hé, hier zijn
‫de lagen van het model, a. k. A. laat me teruggaan naar deze kleine afbeelding.
‫Als ik zeg lagen, vaak een neuraal netwerk.
‫Dit zijn de zogenaamde leeuwen.
‫Dus je hebt een invoerlaag die hier zal zijn, OK, deze.
‫Dan heb je hier een soort andere laag, die vaak een verborgen laag wordt genoemd,
‫die enkele patronen zal vinden en vervolgens een uitvoerlaag.
‫Dat bedoel ik dus met lagen.
‫En dus in verzorgers is het zo gemakkelijk als gaan, hé, hier zijn de lagen van het model,
‫de invoervorm, de uitvoervorm.
‫Laten we gaan.
‫Dus laten we een functie maken die dat doet.
‫Dus wat we zouden kunnen doen is uitschrijven, we zullen een kleine afwaarderingscel maken, dit veranderen in afwaardering.
‫Nu hebben we onze inputs, outputs en het model klaar voor gebruik.
‫Laten we ze samenvoegen tot een diep leermodel voor verzorgers.
‫Prachtig.
‫Onthoud dat we in het begin zeiden dat we functioneel wilden worden over wat we doen,
‫zodat we de code regel voor regel konden uitschrijven, maar we gaan het in een functie stoppen.
‫Dus we gaan dit weten.
‫Laten we een functie maken die als we hier gaan.
‫Neemt de invoervorm, uitvoervorm en het model dat we hebben gekozen als invoer of als parameters.
‫Dat is waarschijnlijk een beter woord om te zeggen.
‫En we gaan de lagen definieert in het model van een verzorger, op een sequentiële manier, a. k. A. doe eerst dit, dan dit,
‫dan dat.
‫Dus het is net zoals een lineair stapsgewijs proces de invoer is.
‫Hier is de middelste laag.
‫Hier is de uitvoerlaag.
‫Dus gewoon opeenvolgend van links naar rechts rennen of in deep learning, je rent vaak van boven naar
‫beneden.
‫Dat zullen we zo zien.
‫En dan gaan we hier, compileert het model, zegt hoe het moet worden geëvalueerd en verbeterd.
‫Die hebben we nog niet eerder gezien.
‫Dat is een nieuwe term.
‫Maak je geen zorgen, we gaan er doorheen en dan willen we het model bouwen, vertelt het model het
‫soort.
‫Of de invoervorm beter, dat is beter.
‫De invoervorm die het zal krijgen.
‫En dan eindelijk het model terug.
‫Dat zijn nogal wat stappen, maar.
‫We kunnen het, en als je je afvraagt waar ik deze vandaan heb, het model bouwt waar we hier in kunnen komen,
‫oh, we sluiten het zodat T. F. heb dev.
‫Als we hier terug naar mobiel net gaan.
‫Dit is die stap die daar kan worden gebouwd, maar we zullen dit zo zien.
‫En als je je afvraagt waar een van deze andere stappen is, kun je deze video pauzeren
‫en deze doorlezen, zelfs als het geen zin heeft.
‫Maak je geen zorgen, want we houden het zo vol.
‫Lees dit eens door en kom dan hier terug, zo niet, als je dat niet wilt lezen of
‫gewoon doorgaat met de code hier.
‫We gaan horen dat al deze stappen te vinden zijn.
‫Hier.
‫Dit is slechts een manier om voor ons eigen bestwil te documenteren.
‫Oké, laten we dus eerst de code schrijven.
‫En dan zullen we elk onderdeel bespreken, ik denk dat dat een betere manier is om te gaan, dus creëer een functie die het
‫model van een verzorger bouwt, zo doof, maak een model.
‫Dit is onze eigen aangepaste functie.
‫Dit is waar we aan willen wennen om te schrijven.
‫Dus het gaat input vorm krijgen.
‫Wat gewoon van hen is.
‫Prachtige uitvoervorm is gelijk aan uitvoervorm, en dan krijgt het model nul.
‫Dit is handig, want als we het model dat we gebruikten wilden veranderen, konden we het model gewoon bijwerken.
‫Jij bent onze variabele.
‫En als we gewoon de invoervorm in de uitvoervorm wilden veranderen, zouden we die later ook
‫kunnen wijzigen.
‫Dus print, we willen gewoon weten welk model we gebruiken.
‫Dus laten we een bouwmodel met.
‫Gewoon het model dat jullie allemaal hier zijn en nu gaan we de modellagen opzetten, dus model ECLSS
‫twee verzorgers, stip opeenvolgend.
‫En dan willen we op hub-schrikkers Leya rijden.
‫En we gaan het doorgeven, je bent El.
‫Dit is dus laag één, de invoerlaag.
‫En daarna willen we T. F. Kerry's.
‫Lagen dicht en dan is het aantal eenheden gelijk aan output Qype.
‫En de activering, een woord dat je waarschijnlijk nog niet eerder hebt gehoord, APCLS Softmax.
‫Laag twee, dit is de uitvoerlaag.
‫Nu, heb geduld met me als je het niet begrijpt, dat is in orde, we gaan het doornemen.
‫Dit is gewoon oefenen met het schrijven van de code.
‫Ik zou dat hier eigenlijk willen hebben.
‫Ik heb een vreemd gevoel dat CoLab twee spaties gebruikt in plaats van vier spaties, maar dat zullen we zo ontdekken.
‫Daar gaan we.
‫Dat ziet er wat beter uit.
‫Dus zonder zelfs maar te bespreken wat daar aan de hand is.
‫Ik wil dat je gewoon hebt dat er een beetje beter uitziet als het hier is.
‫Dat is een beetje PYTHONISCH. Ik zou willen dat je even nadenkt over wat hier gebeurt.
‫En als je je denkproces wilt helpen, vergeet dan niet, je kunt hier altijd verder lezen.
‫Dus nu willen we het model compileren.
‫Nogmaals, een term die we nog niet hebben gehoord, maar we gaan deze binnenkort bespreken, dus compileer.
‫We willen gewoon wennen aan het schrijven van dit soort code.
‫Dus dit is gewoon een model maken en dit is in wezen het samenstellen van het model.
‫Dus de verliezen van mantelzorgers zijn categorisch.
‫Kruis entropie.
‫Wow, dat is een groot woord, dus juist, als het verwarrend is voor verzorgers, de optimizer, wat is een optimizer?
‫Aad, Aad.
‫En dan metrieken, deze zal zeker bekend zijn, omdat we werken met classificatienauwkeurigheid.
‫En tot slot wil je het model bouwen, dus modelleren, input bouwen, vormgeven.
‫En dan gaan we het model retourneren.
‫Dus laten we nu de code uitvoeren.
‫Als u twijfelt, voert u de code uit om het model Eagles te modelleren, we kunnen alle standaardparameters gebruiken en dan gaan we
‫naar de samenvatting van het modelpunt.
‫Bouwmodel.
‫Laat ons zien wat we hier hebben gemist?
‫Geen optimalisatieprogramma's voor attributen.
‫Daar gaan we.
‫Wat hebben we nog meer mis?
‫Oh.
‫Wat is dit?
‫Dit hebben we nog niet eerder gezien.
‫Sterker nog, veel hiervan hebben we nog niet eerder gezien.
‫Maar we eindigen deze video met een beetje een cliffhanger, want in de volgende gaan
‫we dit doornemen en bespreken.
‫Maar in de tussentijd zou ik graag willen dat je dit voor jezelf herschrijft en bedenkt wat hier
‫aan de hand is.
‫Kijk ook eens hier, wat denk je dat we hier hebben gedaan?
‫En nadat je de code hebt geschreven en nadat je deze uitvoer hebt gekregen.
‫Lees hier een beetje door, vooral het gedeelte over het sequentiële model, en kijk of je het kunt relateren aan wat we hier
‫doen, maar anders zie ik je in de volgende video en zullen we doornemen wat hier
‫gebeurt .