Rate this post

Neural Network là một loại máy học cơ bản. Nó tuân theo quy trình làm việc thủ công Ml gồm tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình và đánh giá mô hình.

Chúng ta sẽ bắt đầu lập trình hướng đối tượng và từ khóa super trong Python.

Các bài viết liên quan:

Bây giờ, hãy khởi chạy máy tính xách tay Jupiter trong hệ thống của chúng tôi thông qua Anaconda Navigator.

Đầu tiên, chúng ta phải mở Anaconda Navigator và từ đó chúng ta phải khởi chạy Máy tính xách tay Jupyter.

Sau đó, một lệnh sẽ tự động chạy trong hệ thống của chúng tôi như bên dưới.

Sau đó, trang dưới đây sẽ mở ra nơi chúng ta phải viết mã.

Sau đó nhấp vào tệp và khởi động trình chỉnh sửa.

Bây giờ, nó sẽ mở thành công trong hệ thống của chúng tôi.

Sau đó, chúng tôi phải hiểu các chức năng đơn giản trong phần mã hóa của chúng tôi bên dưới:

Operators

Sau đây là khái niệm cơ bản về toán tử:

  • Input Nodes
  • Output Nodes
  • Global Default Graph Variable
  • Compute

Đồ thị

Biểu đồ là một biến toàn cục. Chúng tôi đang sử dụng thuật ngữ đồ thị này là vì dòng tensor chạy ra khỏi đồ thị và chúng tôi sẽ nhắc lại nó khi chúng tôi tìm hiểu về các khái niệm cơ bản về TensorFlow trong phần tiếp theo. Chúng ta có thể hình dung một biểu đồ như một loại danh sách các nút. Và trong trường hợp này, chúng ta có đồ thị đơn giản này, trong đó chúng ta có hai hằng số là hai nút n1 và n2 và mỗi hằng số đó tương ứng là một hằng số 1 và 2 và sau đó nó được đưa vào một số hoạt động. Vì vậy, trong trường hợp của chúng ta, chúng ta có loại lớp hoạt động lựa chọn này, và sau đó lớp hoạt động này sẽ được kế thừa bởi các lớp khác.

Vì vậy, ví dụ, chúng ta có thể thêm một lớp kế thừa lớp hoạt động và trong trường hợp đó, nó nhận hai đầu vào đó là 1 và 2 và sau đó xuất ra ba vì 1 + 2 = 3. Chúng ta có một phép toán nhân để phép toán nhân đó nói một lần hai, vì vậy kết quả đầu ra là 2. Dưới đây là đồ thị.

Placeholder– Một nút “trống” cần một giá trị được cung cấp để tính toán kết quả đầu ra.

Variables– Nó là một tham số có thể thay đổi của đồ thị.

Graph– Global Variable kết nối các biến và trình giữ chỗ cho các hoạt động.

Session: Chúng ta cần thực hiện tất cả các thao tác trong một cuộc họp. Chúng tôi sẽ đảm bảo rằng chúng tôi nên triển khai các nút theo đúng thứ tự.

Thực hiện tốc độ chậm của mạng lưới thần kinh trong Tensor.

Ở đây, chúng ta đã thực hiện xong với các toán tử và phần đồ thị của chúng ta.

Leave a Reply

Call now
%d bloggers like this: