‫Nous avons maintenant les entrées, les sorties et le modèle que nous allons utiliser.
‫Prêt à partir?
‫Nous pouvons commencer à les assembler et l'une des façons dont nous allons le faire est, eh bien, l'une des choses à retenir est qu'il
‫existe de nombreuses façons de construire un modèle de flux intensif.
‫Mais l'une des meilleures façons de commencer est d'utiliser l'API Tensor Flow Carers, qui est un ajout récent à
‫intensifier 2. 0.
‫Donc, si nous allons aux soignants du flux tenseur, nous nous contentons de rechercher cela sur Google.
‫On y va.
‫Des dizaines de locaux.
‫Ici, nous allons aux soignants des dizaines de ces API de haut niveau pour la création et la formation de modèles d'apprentissage en profondeur.
‫C'est ce que nous recherchons.
‫Il est utilisé pour le prototypage rapide, la recherche et la production de pointe avec trois avantages clés.
‫Convivial Oui.
‫Modula Et composable, il est facile à étendre.
‫Ce sera probablement une bonne ressource à lier.
‫Je vais lier cela dans la section des ressources.
‫Ce n'est pas un petit devoir pour vous-même, c'est juste de lire ceci après cette vidéo,
‫peut-être la parcourir pendant environ dix minutes.
‫La question que je veux poser et laisser un message dans le discord ou le Q&A est
‫quelle est la différence entre les soignants séquentiels et où est fonctionnel et fonctionnel ?
‫C'est donc ce que je veux savoir, la différence entre les soignants, l'API séquentielle et l'IP fonctionnelle
‫en tant que spoiler.
‫Nous allons utiliser le séquentiel.
‫Passez donc en revue les soignants pour guider l'aperçu du soignant pendant 10 minutes.
‫Et la question que vous avez pour répondre à la différence entre IP séquentiel et fonctionnel.
‫Eh bien, ne perdons pas de temps là-bas.
‫Mettons la main sur le code.
‫Et ce qui est bien avec les aidants, c'est que la définition d'un modèle d'apprentissage en profondeur peut être aussi simple que de dire, hé,
‫voici les couches du modèle, a. k. une. permettez-moi de revenir à ce petit graphique.
‫Quand je dis couches, souvent un réseau de neurones.
‫C'est ce qu'on appelle les lions.
‫Vous aurez donc une couche d'entrée qui sera ici, OK, celle-ci.
‫Ensuite, vous aurez une sorte d'autre couche ici, qui est souvent appelée couche cachée, qui
‫va trouver des motifs, puis une couche de sortie.
‫C'est ce que j'entends par couches.
‫Et donc chez les aidants, c'est un peu aussi simple que de partir, hé, voici les couches du modèle, la forme
‫d'entrée, la forme de sortie.
‫Allons-y.
‫Créons donc une fonction qui fait cela.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est écrire, nous allons créer une petite cellule de démarque, la changer en démarque.
‫Nous avons maintenant nos entrées, nos sorties et le modèle prêts à l'emploi.
‫Regroupons-les dans un modèle d'apprentissage en profondeur pour les aidants.
‫Merveilleux.
‫Maintenant, rappelez-vous comment dès le début nous avons dit que nous voulions commencer à devenir fonctionnels sur ce que
‫nous faisons afin que nous puissions écrire le code ligne par ligne, mais nous allons le mettre dans une fonction.
‫Alors on y va en sachant ça.
‫Créons une fonction qui si nous allons ici.
‫Prend la forme d'entrée, la forme de sortie et le modèle que nous avons choisi comme entrée ou comme paramètres.
‫C'est probablement un meilleur mot à dire.
‫Et nous allons définir les couches dans un modèle de soignant, de manière séquentielle, a. k. une. fais ceci d'abord, puis ceci,
‫puis cela.
‫C'est donc comme un processus linéaire étape par étape avec les entrées.
‫Voici la couche intermédiaire.
‫Voici la couche de sortie.
‫Donc, en courant séquentiellement de gauche à droite ou en apprentissage en profondeur, vous courez souvent de haut en
‫bas.
‫Nous verrons cela dans un instant.
‫Et puis nous allons ici, compiler le modèle, dire comment il doit être évalué et amélioré.
‫Nous n'avons jamais vu celui-là auparavant.
‫C'est un nouveau terme.
‫Ne vous inquiétez pas, nous allons le parcourir et ensuite nous voulons construire le modèle, indique au modèle le
‫genre.
‫Ou la forme d'entrée mieux, c'est mieux.
‫La forme d'entrée qu'il obtiendra.
‫Et puis retourne enfin le modèle.
‫C'est un bon nombre d'étapes là-dedans, mais.
‫Nous pouvons le faire, et si vous vous demandez d'où je tiens celui-ci, construit le modèle dans lequel nous pouvons venir ici,
‫oh, nous le fermons donc T. F. avoir Dev.
‫Si nous revenons ici au réseau mobile.
‫C'est cette étape que l'on peut construire, mais nous le verrons dans un instant.
‫Et si vous vous demandez où se trouvent l'une de ces autres étapes, vous pouvez mettre cette vidéo en pause
‫et la lire, même si cela n'a pas de sens.
‫Ne vous inquiétez pas, car nous allons continuer dans une seconde.
‫Lisez ceci et revenez ici, sinon, si vous ne voulez pas lire cela ou continuez
‫simplement avec le code ici.
‫Nous allons entendre que toutes ces étapes peuvent être trouvées.
‫Ici.
‫C'est juste une façon de documenter pour notre propre bien.
‫Très bien, écrivons d'abord le code.
‫Et puis nous discuterons de chaque partie, je pense que c'est une meilleure façon de procéder, alors créez une fonction qui construit un
‫modèle de soignant afin que les sourds créent un modèle.
‫Ceci est notre propre fonction personnalisée.
‫C'est ce que nous voulons nous habituer à écrire.
‫Cela va donc prendre la forme d'une entrée.
‫Ce qui est juste le leur.
‫Une forme de sortie merveilleuse est égale à une forme de sortie, puis cela prendra le modèle zéro.
‫C'est pratique car si nous voulions changer le modèle que nous utilisions, nous pourrions simplement mettre à jour le modèle.
‫Vous êtes notre variable.
‫Et si nous voulions simplement changer la forme d'entrée dans la forme de sortie, nous pourrions également les modifier
‫plus tard.
‫Alors imprimez, nous voulons juste savoir quel modèle nous utilisons.
‫Alors faisons un modèle de construction avec.
‫Juste le modèle que vous êtes tous ici et maintenant nous allons configurer les couches du modèle, donc modélisez l'ECLSS à
‫deux soignants, séquentiel par points.
‫Et puis nous voulons chevaucher les effaroucheurs de moyeu Leya.
‫Et on va passer le modèle tu es El.
‫C'est donc la première couche, la couche d'entrée.
‫Et puis après ça, on veut faire T. F. celui de Kerry.
‫Couches denses puis le nombre d'unités est égal à la sortie Qype.
‫Et l'activation, qui est un mot que vous n'avez probablement jamais entendu auparavant, APCLS Softmax.
‫Couche deux, c'est la couche de sortie.
‫Maintenant, supportez-moi si vous ne le comprenez pas, c'est très bien, nous allons le parcourir.
‫Il s'agit simplement de s'entraîner à écrire le code.
‫J'aimerais que ce soit ici, en fait.
‫J'ai le sentiment étrange que CoLab utilise deux espaces au lieu de quatre espaces, mais nous le saurons dans un instant.
‫On y va.
‫Ça a l'air un peu mieux.
‫Donc sans même discuter de ce qui se passe là-bas.
‫Je veux que tu aies en fait ça a l'air un peu mieux si c'est par ici.
‫C'est un peu plus PYTHONIQUE Juste ce que je voudrais juste que vous ayez une idée de ce qui se passe ici.
‫Et si vous vouliez aider votre réflexion, n'oubliez pas, vous pouvez toujours lire ici.
‫Alors maintenant, nous voulons compiler le modèle.
‫Encore une fois, un terme que nous n'avons pas entendu, mais nous allons en discuter sous peu, alors compilez.
‫Nous voulons juste nous habituer à écrire ce genre de code.
‫Donc, il s'agit simplement d'instancier un modèle et de rassembler le modèle, essentiellement.
‫Les pertes de l'aidant sont donc catégoriques.
‫Entropie croisée.
‫Wow, c'est un grand mot, alors n'est-ce pas, si cela prête à confusion pour les soignants, l'optimiseur, qu'est-ce qu'un optimiseur ?
‫Adam, Adam.
‫Et puis les métriques, celle-ci sera familière à coup sûr, car nous travaillons avec la précision de la classification.
‫Et puis enfin, vous voulez construire le modèle, donc modéliser, construire l'entrée, mettre en forme.
‫Et puis nous allons retourner modèle.
‫Alors maintenant, exécutons le code.
‫En cas de doute, exécutez le code pour modéliser Eagles create model, nous pouvons utiliser tous les paramètres par défaut, puis nous allons passer
‫au résumé des points du modèle.
‫Modèle de construction.
‫Montre-nous ce que nous avons manqué ici?
‫Pas d'optimiseurs d'optimiseurs d'attributs.
‫On y va.
‫Qu'avons-nous d'autre mal?
‫Oh.
‫Qu'est-ce que c'est?
‫Nous n'avons jamais vu cela auparavant.
‫En fait, nous n'avons jamais vu beaucoup de choses auparavant.
‫Mais nous allons terminer cette vidéo dans un petit cliffhanger parce que dans la suivante, nous allons
‫passer par là et en discuter.
‫Mais en attendant, j'aimerais que vous réécriviez ceci au strict minimum pour vous-même et que vous réfléchissiez à ce
‫qui se passe ici.
‫Vérifiez également ceci, que pensez-vous que nous avons fait ici ?
‫Et après avoir écrit le code et après avoir obtenu cette sortie.
‫Lisez un peu ici, en particulier la section du modèle séquentiel, et voyez si vous pouvez le relier à ce que nous faisons
‫ici, mais sinon, je vous verrai dans la prochaine vidéo et nous verrons ce qui se passe
‫ici .