‫Agora temos as entradas, saídas e modelo que vamos usar.
‫Pronto para ir?
‫Podemos começar a colocá-los juntos e uma das maneiras de fazer isso é, bem, uma das coisas a lembrar é que há
‫muitas maneiras de construir um fluxo intensivo de modelo.
‫Mas uma das melhores maneiras de começar é usar a API Tensor Flow Carers, que é uma adição recente ao
‫intensificar 2. 0
‫Portanto, se formos cuidadores de fluxo tensorial, apenas o Google.
‫Aqui vamos nós.
‫Dezenas de locais.
‫Aqui vamos nós para os cuidadores, dezenas de APIs de alto nível para construir e treinar modelos de aprendizado profundo.
‫É isso que procuramos.
‫É usado para produção e pesquisa de ponta de prototipagem rápida, com três vantagens principais.
‫Fácil de usar Sim.
‫Modula E combinável, é fácil de estender.
‫Este provavelmente será um bom recurso para vincular.
‫Vou vincular isso na seção de recursos.
‫Não é um pequeno dever de casa para você, é apenas ler isso depois deste vídeo, talvez
‫ler por cerca de dez minutos ou mais.
‫A pergunta que quero fazer e deixar uma mensagem na discórdia ou no Q&A é
‫qual é a diferença entre cuidadores sequenciais e onde é funcional e funcional?
‫Então é isso que eu quero saber, a diferença entre os cuidadores, API sequencial e o
‫IP funcional como spoiler.
‫Estaremos usando o sequencial.
‫Portanto, analise os cuidadores para orientar a visão geral do cuidador por 10 minutos.
‫E a pergunta que você tem para responder é a diferença entre IP sequencial e funcional.
‫Bem, não vamos perder tempo aí.
‫Vamos colocar o código em prática.
‫E a beleza dos cuidadores é que definir um modelo de aprendizado profundo pode ser tão direto quanto dizer, ei, aqui estão
‫as camadas do modelo, a. k. uma. deixe-me voltar a este pequeno gráfico.
‫Quando digo camadas, geralmente uma rede neural.
‫Esses são os chamados leões.
‫Então você terá uma camada de entrada que estará aqui, OK, esta aqui.
‫Então você terá algum tipo de outra camada aqui, que geralmente é chamada de camada oculta,
‫que encontrará alguns padrões e, em seguida, uma camada de saída.
‫Então é isso que quero dizer com camadas.
‫E assim, para os cuidadores, é tão fácil quanto prosseguir, ei, aqui estão as camadas do modelo, a forma de
‫entrada, a forma de saída.
‫Vamos lá.
‫Então, vamos criar uma função que faça isso.
‫Então o que podemos fazer é escrever, vamos fazer uma pequena célula de redução, transformar isso em redução.
‫Agora temos nossas entradas, saídas e o modelo pronto para uso.
‫Vamos colocá-los juntos em um modelo de aprendizado profundo do cuidador.
‫Maravilhoso.
‫Agora, lembre-se de como logo no início dissemos que queremos começar a ser funcionais sobre o
‫que estamos fazendo, para que possamos escrever o código linha por linha, mas vamos colocá-lo em uma função.
‫Então vamos sabendo disso.
‫Vamos criar uma função que se formos aqui.
‫Assume a forma de entrada, forma de saída e o modelo que escolhemos como entrada ou como parâmetros.
‫Essa é provavelmente uma palavra melhor a dizer.
‫E vamos definir as camadas no modelo de um cuidador, de forma sequencial, a. k. uma. faça isso primeiro, depois isso,
‫depois aquilo.
‫Então, é como se um processo linear passo a passo fosse as entradas.
‫Aqui está a camada do meio.
‫Aqui está a camada de saída.
‫Então, apenas executando sequencialmente da esquerda para a direita ou no aprendizado profundo, você geralmente corre de cima para
‫baixo.
‫Veremos isso em um momento.
‫E aí a gente vai aqui, compila o modelo, fala como deve ser avaliado e melhorado.
‫Nós não vimos isso antes.
‫Esse é um novo termo.
‫Não se preocupe, vamos passar por isso e depois queremos construir o modelo, diga ao modelo o
‫tipo.
‫Ou a forma de entrada melhor, isso é melhor.
‫A forma de entrada que ele obterá.
‫E então, finalmente, retorna o modelo.
‫São apenas alguns passos, mas.
‫Nós podemos fazer isso, e se você está se perguntando de onde eu tirei esse aqui, constrói o modelo no qual podemos vir
‫aqui, oh, vamos fechar então T. F. tem Dev.
‫Se voltarmos aqui para a rede móvel.
‫Essa é a etapa que pode ser construída, mas veremos isso em um momento.
‫E se você está se perguntando onde qualquer uma dessas outras etapas está, você pode pausar este vídeo
‫e dar uma leitura, mesmo que não faça sentido.
‫Não se preocupe, porque vamos continuar em um segundo.
‫Leia isso e depois volte aqui, se não, se não quiser ler isso ou apenas
‫continuar com o código aqui.
‫Vamos ouvir que todas essas etapas podem ser encontradas.
‫Aqui.
‫Esta é apenas uma forma de documentar para nosso próprio bem.
‫Tudo bem, vamos escrever o código primeiro.
‫E então discutiremos cada parte, acho que é a melhor maneira de fazer isso, então crie uma função que construa
‫um modelo de cuidador, então surdo crie um modelo.
‫Esta é a nossa função personalizada.
‫É isso que queremos nos acostumar a escrever.
‫Então, vai assumir a forma de entrada.
‫Que é apenas deles.
‫A forma de saída maravilhosa é igual à forma de saída, e então tomará o modelo zero.
‫Isso é útil porque se quiséssemos alterar o modelo que estávamos usando, poderíamos apenas atualizar o modelo.
‫Você é nossa variável.
‫E se quiséssemos simplesmente alterar a forma de entrada na forma de saída, poderíamos também alterá-los
‫mais tarde.
‫Então imprima, só queremos descobrir qual modelo estamos usando.
‫Então, vamos construir um modelo com.
‫Apenas o modelo que você está aqui e agora vamos configurar as camadas do modelo, então modele ECLSS com dois
‫cuidadores, sequencial de pontos.
‫E então nós queremos montar os escarificadores de cubo Leya.
‫E vamos aprovar o modelo que você é El.
‫Portanto, esta é a camada um, a camada de entrada.
‫E depois disso, queremos fazer T. F. Kerry's.
‫As camadas são densas e o número de unidades é igual ao Qype de saída.
‫E a ativação, que é uma palavra que você provavelmente nunca ouviu antes, APCLS Softmax.
‫Camada dois, esta é a camada de saída.
‫Agora, apenas tenha paciência comigo se você não entende isso, está tudo bem, nós vamos passar por isso.
‫Isso é apenas praticar a escrita do código.
‫Eu gostaria que isso estivesse aqui, na verdade.
‫Tenho a estranha sensação de que o CoLab usa dois espaços em vez de quatro, mas descobriremos em um momento.
‫Aqui vamos nós.
‫Isso parece um pouco melhor.
‫Então, sem nem mesmo discutir o que está acontecendo lá.
‫Eu quero que você apenas tenha uma aparência um pouco melhor se estiver aqui.
‫Isso é um pouco mais PITÔNICO. Exatamente o que eu gostaria que você pensasse sobre o que está acontecendo aqui.
‫E se você quiser ajudar no seu processo de pensamento, não se esqueça, você sempre pode ler aqui.
‫Portanto, agora queremos compilar o modelo.
‫Novamente, um termo que não ouvimos, mas vamos discutir isso em breve, então compile.
‫Queremos apenas nos acostumar a escrever esse tipo de código.
‫Portanto, isso é apenas instanciar um modelo e, essencialmente, colocá-lo junto.
‫Portanto, as perdas do cuidador são categóricas.
‫Entropia cruzada.
‫Uau, essa palavra é grande, então certo, se é confuso para os cuidadores, o otimizador, o que é um otimizador?
‫Adam, Adam.
‫E então métricas, esta será familiar com certeza, porque estamos trabalhando com precisão de classificação.
‫E, finalmente, você deseja construir o modelo, então modelar, construir entrada, forma.
‫E então vamos retornar o modelo.
‫Portanto, agora vamos executar o código.
‫Em caso de dúvida, execute o código para modelar Eagles criar modelo, podemos usar todos os parâmetros padrão e, em seguida,
‫iremos modelar resumo de pontos.
‫Modelo de construção.
‫Mostra-nos o que perdemos aqui?
‫Nenhum otimizador de otimizador de atributo.
‫Aqui vamos nós.
‫O que mais temos errado?
‫Oh.
‫O que é isso?
‫Não vimos isso antes.
‫Na verdade, muito disso não vimos antes.
‫Mas vamos terminar este vídeo em um momento de suspense, porque no próximo vamos passar
‫por isso e discutir isso.
‫Mas, enquanto isso, gostaria que você reescrevesse isso no mínimo para si mesmo e que pensasse sobre o
‫que está acontecendo aqui.
‫Além disso, verifique isso, o que você acha que fizemos aqui?
‫E depois de escrever o código e depois de obter essa saída.
‫Leia um pouco aqui, especialmente a seção do modelo sequencial, e veja se você consegue relacioná-lo com o que estamos fazendo
‫aqui, mas caso contrário, vejo você no próximo vídeo e veremos o que está acontecendo
‫aqui .