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Lancez-vous avec TensorFlow

TensorFlow permet de créer facilement des modèles de ML qui peuvent s'exécuter dans n'importe quel environnement. Découvrez comment utiliser les API intuitives grâce à des exemples de code interactifs.

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)

Résolvez des problèmes concrets avec le ML

Découvrez comment TensorFlow permet de faire avancer la recherche et de créer des applications basées sur l'IA.

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GNNs can process complex relationships between objects, making them a powerful technique for traffic forecasting, medical discovery, and more.

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