TensorFlow est une plate-forme Open Source de bout en bout dédiée au machine learning.
Avec TensorFlow, il est plus facile aux débutants comme aux experts de créer des modèles de machine learning. Consultez les sections ci-dessous pour vous lancer.
Pour les débutants
The best place to start is with the user-friendly Sequential API. You can create models by plugging together building blocks. Run the “Hello World” example below, then visit the tutorials to learn more.
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import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)
Pour les experts
The Subclassing API provides a define-by-run interface for advanced research. Create a class for your model, then write the forward pass imperatively. Easily author custom layers, activations, and training loops. Run the “Hello World” example below, then visit the tutorials to learn more.
class MyModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
self.flatten = Flatten()
self.d1 = Dense(128, activation='relu')
self.d2 = Dense(10, activation='softmax')
def call(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.flatten(x)
x = self.d1(x)
return self.d2(x)
model = MyModel()
with tf.GradientTape() as tape:
logits = model(images)
loss_value = loss(logits, labels)
grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
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