如何使用 TensorFlow 构建模型?
本次分享以来自科罗拉多森林植被的数据集,从而推测自然保护区。
1⃣️ 模型原型设计,推荐 eager 执行模式(TF 会立即执行每一行代码,2.0 版本会把 Eager 作为默认模式)
2⃣️ 加载数据(使用 TF 提供的数据加载库)
3⃣️ 解析数据(逐行解析数据到我们要的结构)
4⃣️ 定义数据特征(feature_column,把类别特征转化为数值表达)
5⃣️ 构建模型(利用 tf.keras 来调用 keras API,编译好后调入模型进行训练)
6⃣️ 验证模型(加载验证数据,通过 evaluate 函数验证效果)
7⃣️ 输出到 SavedModel(保存一个 checkpoint 来保存模型所有的结构和变量)
之后还可以试用其他模型进行检验,利用 TF 提供的常用模型,就可以轻松切换和使用
本次分享以来自科罗拉多森林植被的数据集,从而推测自然保护区。
1⃣️ 模型原型设计,推荐 eager 执行模式(TF 会立即执行每一行代码,2.0 版本会把 Eager 作为默认模式)
2⃣️ 加载数据(使用 TF 提供的数据加载库)
3⃣️ 解析数据(逐行解析数据到我们要的结构)
4⃣️ 定义数据特征(feature_column,把类别特征转化为数值表达)
5⃣️ 构建模型(利用 tf.keras 来调用 keras API,编译好后调入模型进行训练)
6⃣️ 验证模型(加载验证数据,通过 evaluate 函数验证效果)
7⃣️ 输出到 SavedModel(保存一个 checkpoint 来保存模型所有的结构和变量)
之后还可以试用其他模型进行检验,利用 TF 提供的常用模型,就可以轻松切换和使用
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