‫Bây giờ chúng tôi đã có các đầu vào, đầu ra và mô hình mà chúng tôi sẽ sử dụng đã sẵn sàng hoạt động.
‫Chúng ta có thể bắt đầu ghép chúng lại với nhau.
‫Và một trong những cách mà chúng tôi sẽ làm tốt điều đó, một trong những điều cần nhớ là có nhiều cách
‫xây dựng mô hình trong TensorFlow, nhưng một trong những cách tốt nhất để bắt đầu là sử dụng API của người chăm sóc
‫TensorFlow, là phần bổ sung gần đây cho TensorFlow 2. 0.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi sử dụng TensorFlow carer's, chúng tôi chỉ cần Google điều đó.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Nhân sự TensorFlow.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫HTF carers is tensorflow là API cấp cao để xây dựng và đào tạo các mô hình học sâu.
‫Đó là những gì chúng tôi đang theo đuổi.
‫Nó được sử dụng cho trạng thái tạo mẫu nhanh của nghiên cứu và sản xuất nghệ thuật với ba ưu điểm chính là thân thiện với
‫người dùng?
‫Đúng.
‫Mô-đun và có thể kết hợp.
‫Đúng.
‫Dễ dàng mở rộng.
‫Đây có lẽ sẽ là một nguồn tốt để liên kết.
‫Tôi sẽ liên kết điều này trong phần tài nguyên.
‫Không phải là một chút bài tập về nhà cho chính bạn là chỉ cần đọc hết video này sau video này, có
‫thể xem qua nó trong khoảng 10 phút hoặc lâu hơn.
‫Câu hỏi tôi muốn hỏi và để lại lời nhắn trong sự bất hòa hoặc Q&A là sự khác
‫biệt giữa tuần tự của người chăm sóc và đâu là chức năng và chức năng?
‫Vì vậy, đó là những gì tôi muốn biết.
‫Sự khác biệt giữa API tuần tự của người chăm sóc và API chức năng.
‫Với tư cách là một spoiler, chúng ta sẽ sử dụng tuần tự.
‫Vì vậy, hãy xem qua hướng dẫn TensorFlow của người chăm sóc, tổng quan về người chăm sóc trong 10 phút.
‫Và câu hỏi bạn phải trả lời sự khác biệt giữa API tuần tự và hàm, nhưng chúng ta đừng lãng phí
‫thời gian ở đó.
‫Hãy bắt tay với mã.
‫Và điều tuyệt vời về những người chăm sóc là việc xác định một mô hình học sâu có thể đơn giản như nói, Này,
‫đây là các lớp của mô hình, a. k. hãy để tôi quay lại hình ảnh nhỏ này.
‫Khi tôi nói các lớp, thường là trong một mạng nơ-ron, đây là những gì được gọi là các lớp.
‫Vì vậy, bạn sẽ có một lớp đầu vào sẽ ở đây.
‫Được rồi, cái này, sau đó bạn sẽ có một số loại lớp khác ở đây, thường được gọi là
‫lớp ẩn, sẽ tìm một số mẫu và sau đó là lớp đầu ra.
‫Vì vậy, đó là những gì tôi muốn nói về các lớp.
‫Và vì vậy, trong trình chăm sóc nó khá dễ dàng, này, đây là các lớp của mô hình,
‫hình dạng đầu vào, hình dạng đầu ra, hãy bắt đầu.
‫Vì vậy, hãy tạo một hàm thực hiện điều đó.
‫Vì vậy, những gì chúng ta có thể làm là viết ra, chúng ta sẽ tạo một ô đánh dấu nhỏ để thay đổi ô này thành đánh dấu.
‫Bây giờ chúng tôi đã có đầu vào, đầu ra và mô hình của chúng tôi đã sẵn sàng để hoạt động.
‫Hãy tập hợp chúng lại với nhau thành một mô hình học sâu, chăm sóc của người chăm sóc.
‫Tuyệt vời.
‫Bây giờ hãy nhớ lại cách ngay từ đầu chúng ta đã nói rằng chúng ta muốn bắt đầu hoạt động hiệu quả về
‫những gì chúng ta đang làm để chúng ta có thể viết ra từng dòng mã, nhưng chúng ta sẽ đưa nó vào một hàm.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ biết điều này, hãy tạo một hàm, nếu chúng ta làm ở đây, sẽ có hình dạng đầu vào, hình dạng đầu ra và mô
‫hình chúng ta đã chọn làm đầu vào hoặc dưới dạng tham số.
‫Đó có lẽ là một từ tốt hơn để nói.
‫Và chúng tôi đi xác định các lớp trong mô hình của người chăm sóc theo cách tuần tự.
‫Tôi làm điều này đầu tiên, sau đó điều này, sau đó làm điều đó.
‫Vì vậy, nó giống như một quá trình từng bước tuyến tính.
‫Đây là đầu vào, đây là lớp giữa, đây là lớp đầu ra.
‫Vì vậy, chỉ cần chạy tuần tự từ trái qua phải hoặc trong học sâu, bạn thường chạy như từ trên xuống
‫dưới.
‫Chúng ta sẽ thấy điều đó trong giây lát.
‫Và sau đó chúng tôi đến đây biên soạn mô hình, cho biết nó nên được đánh giá và cải thiện như thế nào.
‫Hừ!
‫Chúng tôi chưa từng thấy cái đó trước đây.
‫Đó là một thuật ngữ mới.
‫Đừng lo lắng, chúng tôi sẽ xem xét nó và sau đó chúng tôi muốn xây dựng mô hình hãy nói với mô hình loại.
‫Hoặc hình dạng đầu vào tốt hơn.
‫Đó là hình dạng đầu vào tốt hơn mà nó sẽ nhận được.
‫Và cuối cùng trả về mô hình.
‫Đó là một vài bước công bằng trong đó.
‫Nhưng mà.
‫Chúng ta có thể làm được.
‫Và nếu bạn đang tự hỏi tôi lấy cái này từ đâu để xây dựng mô hình mà chúng ta có thể đưa ra ở đây.
‫Ồ, chúng tôi đã đóng nó nên TF Hub Dev.
‫Nếu chúng ta đi đến đây.
‫Quay lại mạng di động để.
‫Đây là bước đó, xây dựng của họ.
‫Nhưng chúng ta sẽ thấy điều này trong giây lát.
‫Và nếu bạn đang tự hỏi vị trí của bất kỳ bước nào trong số này, bạn có thể tạm dừng video này
‫và đọc qua phần này, ngay cả khi nó không có ý nghĩa.
‫Đừng lo lắng, vì chúng tôi sẽ tải nó lên trong giây lát.
‫Hãy đọc qua điều này và sau đó quay lại đây.
‫Nếu không, nếu bạn không muốn đọc qua điều đó, chúng tôi sẽ tiếp tục với mã ở đây.
‫Chúng tôi sẽ đến đây.
‫Tất cả các bước này có thể được tìm thấy.
‫Nơi đây.
‫Đây chỉ là một cách ghi lại tài liệu cho lợi ích của chúng tôi.
‫Được rồi, chúng ta hãy viết mã trước.
‫Và sau đó chúng ta sẽ thảo luận về từng phần.
‫Tôi nghĩ đó là một cách tốt hơn để đi.
‫Vì vậy, hãy tạo một hàm xây dựng mô hình người chăm sóc.
‫Vì vậy, def tạo mô hình.
‫Đây là chức năng tùy chỉnh của riêng chúng tôi.
‫Đây là những gì chúng tôi muốn làm quen với việc viết.
‫Vì vậy, nó sẽ thành hình đầu vào.
‫Mà chỉ có ở đó.
‫Hình dạng đầu ra tuyệt vời bằng hình dạng đầu ra và sau đó nó sẽ lấy URL của mô hình.
‫Điều này rất hữu ích vì nếu chúng tôi muốn thay đổi mô hình đang sử dụng, chúng tôi có thể chỉ cần cập nhật biến URL
‫của mô hình và nếu chúng tôi muốn thay đổi tương tự hình dạng đầu vào và hình dạng đầu ra, chúng tôi có thể, chúng tôi cũng
‫có thể thay đổi chúng sau này.
‫Vì vậy, in ra, chúng tôi chỉ muốn tìm hiểu xem chúng tôi đang sử dụng mô hình nào.
‫Vì vậy, hãy xây dựng mô hình với.
‫Chỉ URL mô hình ở đây và bây giờ chúng ta sẽ thiết lập các lớp mô hình.
‫Vì vậy, mô hình bằng thứ tự dấu chấm của người chăm sóc TF.
‫Và sau đó chúng tôi muốn viết Lớp Hub Scarers.
‫Và chúng ta sẽ vượt qua nó.
‫URL mô hình.
‫Vì vậy, đây là lớp một, lớp đầu vào.
‫Và sau đó chúng tôi muốn làm người chăm sóc HTF.
‫Không phải lớp, không dày đặc, và sau đó số lượng đơn vị bằng hình dạng đầu ra của chúng ta.
‫Và kích hoạt, một từ mà bạn có thể chưa từng nghe trước đây, tương đương với các máy Mac mềm.
‫Lớp hai.
‫Đây là lớp đầu ra.
‫Hiện nay.
‫Chỉ cần chịu với tôi nếu bạn không hiểu nó.
‫Không sao đâu.
‫Chúng ta sẽ đi qua nó.
‫Đây chỉ là thực hành viết mã.
‫Tôi thực sự muốn điều đó kết thúc ở đây.
‫Tôi có một cảm giác kỳ lạ.
‫CoLab sử dụng hai dấu cách thay vì bốn dấu cách.
‫Nhưng chúng ta sẽ tìm hiểu trong giây lát.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Điều đó có vẻ tốt hơn một chút.
‫Vì vậy, không cần thảo luận về những gì đang xảy ra ở đó.
‫Tôi muốn bạn chỉ có.
‫Trên thực tế, điều đó có vẻ tốt hơn một chút.
‫Nếu nó ở đây, đó là một chút ngôn ngữ Python hơn.
‫Chỉ khi tôi chỉ muốn bạn suy nghĩ về những gì đang xảy ra ở đây.
‫Và nếu bạn muốn giúp ích cho quá trình suy nghĩ của mình, đừng quên, bạn luôn có thể đọc qua đây.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi muốn biên dịch mô hình.
‫Một lần nữa, một thuật ngữ chúng ta chưa từng nghe, nhưng chúng ta sẽ thảo luận về những điều này ngay sau đây.
‫Vì vậy, biên dịch.
‫Chúng tôi chỉ muốn làm quen với việc viết loại mã này.
‫Vì vậy, đây chỉ là khởi tạo một mô hình và về cơ bản đây là đặt mô hình lại với nhau.
‫Vì vậy, tổn thất của người chăm sóc, entropy chéo phân loại.
‫Wow, đó là một từ lớn.
‫Vì thế.
‫Đúng vậy, nếu nó gây nhầm lẫn cho người chăm sóc, thì trình tối ưu hóa.
‫Trình tối ưu hóa là gì.
‫A-đam.
‫Và sau đó là các chỉ số.
‫Điều này chắc chắn sẽ quen thuộc vì chúng tôi đang làm việc với độ chính xác của phân loại.
‫Chà.
‫Và cuối cùng, bạn muốn xây dựng mô hình.
‫Vì vậy, mô hình để xây dựng hình dạng đầu vào.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ quay trở lại mô hình.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy chạy mã.
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Vì vậy, mô hình bằng tạo mô hình, chúng ta có thể sử dụng tất cả các tham số mặc định và sau đó chúng ta sẽ đi đến tóm tắt
‫điểm mô hình.
‫Xây dựng mô hình.
‫Cho chúng tôi thấy URL của chúng tôi.
‫Chúng ta đã bỏ lỡ điều gì ở đây?
‫Không có trình tối ưu hóa thuộc tính tối ưu hóa.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Chúng ta còn sai sót gì nữa?
‫Ồ.
‫Cái này là cái gì?
‫Chúng tôi chưa từng thấy điều này trước đây.
‫Trên thực tế, rất nhiều điều chúng ta chưa từng thấy trước đây.
‫Nhưng chúng ta sẽ kết thúc video này trong một chút bối rối vì trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem
‫xét vấn đề này và thảo luận về nó.
‫Nhưng trong khi chờ đợi, tôi muốn bạn viết lại điều này ở mức tối thiểu cho chính mình và suy nghĩ về những
‫gì đang xảy ra ở đây.
‫Cũng kiểm tra điều này.
‫Bạn nghĩ chúng tôi đã làm gì ở đây?
‫Và sau khi bạn viết mã và sau khi bạn nhận được kết quả này.
‫Đọc một chút qua đây, đặc biệt là phần mô hình tuần tự và xem liệu bạn có thể liên hệ lại nó với những gì chúng
‫ta đang làm ở đây không.
‫Nhưng nếu không, tôi sẽ gặp lại bạn trong video tiếp theo và chúng ta sẽ xem xét những gì đang xảy ra ở đây.