‫Ahora tenemos las entradas, las salidas y el modelo que vamos a utilizar.
‫¿Listo para ir?
‫Podemos empezar a juntarlos y una de las formas en que lo haremos es, bueno, una de las cosas que debemos recordar es que
‫hay muchas formas de construir un modelo de flujo intensivo.
‫Pero una de las mejores formas de comenzar es usar la API de Tensor Flow Carers, que es una adición reciente a
‫intensify 2. 0.
‫Entonces, si nos convertimos en cuidadores de flujo tensorial, solo buscamos eso en Google.
‫Aquí vamos.
‫Decenas de locales.
‫Aquí vamos a los cuidadores: decenas de esas API de alto nivel para crear y entrenar modelos de aprendizaje profundo.
‫Eso es lo que buscamos.
‫Se utiliza para la creación rápida de prototipos de investigación y producción de vanguardia con tres ventajas clave.
‫Fácil de usar Sí.
‫Modula Y componible, es fácil de ampliar.
‫Probablemente sea un buen recurso para vincular.
‫Vincularé esto en la sección de recursos.
‫No es un poco de tarea para usted, es solo leer esto después de este video, tal vez
‫repasarlo durante unos diez minutos más o menos.
‫La pregunta que quiero hacer y dejar un mensaje en la discordia o en las preguntas y
‫respuestas es ¿cuál es la diferencia entre cuidadores secuenciales y dónde es funcional y funcional?
‫Entonces eso es lo que quiero saber, la diferencia entre los cuidadores, la API secuencial y la
‫IP funcional como spoiler.
‫Usaremos el secuencial.
‫Por lo tanto, consulte a los cuidadores para guiar la descripción general del cuidador durante 10 minutos.
‫Y la pregunta que tienes es responder a la diferencia entre IP secuencial y funcional.
‫Bueno, no perdamos tiempo allí.
‫Pongamos manos a la obra con el código.
‫Y lo hermoso de los cuidadores es que definir un modelo de aprendizaje profundo puede ser tan sencillo como decir, oye, aquí
‫están las capas del modelo, a. k. una. déjame volver a este pequeño gráfico.
‫Cuando digo capas, a menudo es una red neuronal.
‫Estos son los que se conocen como leones.
‫Entonces tendrás una capa de entrada que estará aquí, de acuerdo, esta.
‫Luego, tendrá algún tipo de otra capa aquí, que a menudo se conoce como capa oculta,
‫que encontrará algunos patrones y luego una capa de salida.
‫Así que eso es lo que quiero decir con capas.
‫Entonces, en los cuidadores, es tan fácil como decir, oye, aquí están las capas del modelo, la forma de
‫entrada, la forma de salida.
‫Vamos.
‫Así que creemos una función que haga eso.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es escribir, haremos una pequeña celda de rebaja, cambiaremos esto a rebaja.
‫Ahora tenemos nuestras entradas, salidas y el modelo listo para funcionar.
‫Vamos a juntarlos en un modelo de aprendizaje profundo para cuidadores.
‫Maravilloso.
‫Ahora, recuerde cómo desde el principio dijimos que queríamos empezar a ser funcionales sobre lo que
‫estamos haciendo para poder escribir el código línea por línea, pero lo vamos a poner en una función.
‫Así que vamos sabiendo esto.
‫Creemos una función que si vamos aquí.
‫Toma la forma de entrada, la forma de salida y el modelo que hemos elegido como entrada o como parámetros.
‫Probablemente sea una mejor palabra para decir.
‫Y vamos a definir las capas en el modelo de un cuidador, de forma secuencial, a. k. una. haz esto primero, luego esto,
‫luego aquello.
‫Así que es como un proceso lineal paso a paso que son las entradas.
‫Aquí está la capa intermedia.
‫Aquí está la capa de salida.
‫Entonces, simplemente ejecutando secuencialmente de izquierda a derecha o en aprendizaje profundo, a menudo se ejecuta como de arriba a
‫abajo.
‫Veremos eso en un momento.
‫Y luego vamos aquí, compila el modelo, dice cómo se debe evaluar y mejorar.
‫No lo habíamos visto antes.
‫Ese es un término nuevo.
‫No se preocupe, lo revisaremos y luego queremos construir el modelo, le dice al modelo el
‫tipo.
‫O la forma de entrada mejor, eso es mejor.
‫La forma de entrada que obtendrá.
‫Y finalmente devuelve el modelo.
‫Son unos cuantos pasos justos, pero.
‫Podemos hacerlo, y si te estás preguntando de dónde saqué este, construye el modelo en el que podemos venir aquí,
‫oh, lo cerramos para que T. F. tener Dev.
‫Si volvemos aquí a la red móvil a.
‫Este es el paso que puede construir, pero lo veremos en un momento.
‫Y si se pregunta dónde está alguno de estos otros pasos, puede pausar este video
‫y leerlo, incluso si no tiene sentido.
‫No se preocupe, porque vamos a seguir así en un segundo.
‫Lea esto y luego vuelva aquí, si no, si no quiere leerlo o simplemente
‫siga con el código aquí.
‫Vamos a escuchar que se pueden encontrar todos estos pasos.
‫Aquí.
‫Esta es solo una forma de documentar por nuestro propio bien.
‫Muy bien, vamos a escribir el código primero.
‫Y luego discutiremos cada parte, creo que es una mejor manera de hacerlo, así que cree una función que construya el modelo
‫de un cuidador para que los sordos creen un modelo.
‫Esta es nuestra propia función personalizada.
‫Esto es lo que queremos acostumbrarnos a escribir.
‫Entonces va a tomar forma de entrada.
‫Que es solo de ellos.
‫La forma de salida maravillosa es igual a la forma de salida, y luego tomará el modelo cero.
‫Esto es útil porque si quisiéramos cambiar el modelo que estábamos usando, podríamos simplemente actualizar el modelo.
‫Eres nuestra variable.
‫Y si quisiéramos simplemente cambiar la forma de entrada en la forma de salida, también podríamos cambiarlas
‫más adelante.
‫Así que imprima, solo queremos saber qué modelo estamos usando.
‫Así que hagamos un modelo de construcción con.
‫Solo el modelo que están todos aquí y ahora vamos a configurar las capas del modelo, así que modele ECLSS
‫dos cuidadores, punto secuencial.
‫Y luego queremos montar a los que asustan a Leya.
‫Y te lo vamos a pasar modelo eres El.
‫Así que esta es la capa uno, la capa de entrada.
‫Y luego, después de eso, queremos hacer T. F. Kerry's.
‫Capas densas y luego el número de unidades es igual a la salida Qype.
‫Y la activación, que es una palabra que probablemente no haya escuchado antes, APCLS Softmax.
‫Capa dos, esta es la capa de salida.
‫Ahora, sólo tengan paciencia conmigo si no lo entienden, está bien, vamos a revisarlo.
‫Esto es solo practicar la escritura del código.
‫En realidad, me gustaría que estuviera por aquí.
‫Tengo la extraña sensación de que CoLab usa dos espacios en lugar de cuatro, pero lo averiguaremos en un momento.
‫Aquí vamos.
‫Eso se ve un poco mejor.
‫Así que sin siquiera discutir lo que está pasando allí.
‫Quiero que de hecho se vea un poco mejor si está por aquí.
‫Eso es un poco más PITÓNICO Justo lo que me gustaría que pensaras sobre lo que está sucediendo aquí.
‫Y si desea ayudar en su proceso de pensamiento, no lo olvide, siempre puede leer aquí.
‫Entonces ahora queremos compilar el modelo.
‫Nuevamente, un término que no hemos escuchado, pero lo discutiremos en breve, así que compile.
‫Solo queremos acostumbrarnos a escribir este tipo de código.
‫Entonces, esto es solo instanciar un modelo y esto es armar el modelo, esencialmente.
‫Así que las pérdidas del cuidador son categóricas.
‫Entropía cruzada.
‫Vaya, esa es una palabra importante, así que, si es confuso para los cuidadores, el optimizador, ¿qué es un optimizador?
‫Adán, Adán.
‫Y luego las métricas, esta seguramente le resultará familiar, porque estamos trabajando con precisión de clasificación.
‫Y luego, finalmente, desea construir el modelo, entonces modele, construya la entrada, dé forma.
‫Y luego volveremos modelo.
‫Así que ahora ejecutemos el código.
‫En caso de duda, ejecute el código para modelar el modelo de creación de Eagles, podemos usar todos los parámetros predeterminados y luego vamos a ir
‫al resumen de puntos del modelo.
‫Modelo de construcción.
‫¿Nos muestra qué nos hemos perdido aquí?
‫Sin optimizadores del optimizador de atributos.
‫Aquí vamos.
‫¿Qué más nos hemos equivocado?
‫Oh.
‫¿Que es esto?
‫No hemos visto esto antes.
‫De hecho, mucho de esto no lo hemos visto antes.
‫Pero vamos a terminar este video en un poco de suspenso porque en el próximo vamos
‫a repasar esto y discutirlo.
‫Pero mientras tanto, me gustaría que reescribiera esto al mínimo para usted y que pensara en lo
‫que está sucediendo aquí.
‫Además, mira esto, ¿qué crees que hemos hecho aquí?
‫Y después de haber escrito el código y después de haber obtenido este resultado.
‫Lea un poco aquí, especialmente la sección del modelo secuencial, y vea si puede relacionarlo con lo que estamos haciendo aquí,
‫pero de lo contrario, lo veré en el siguiente video y veremos lo que está sucediendo
‫aquí. .