TensorFlow-Beispiel 2
Eingabedaten
Verlust reduzieren
Erklärt
Das obige Modell führt 4 wichtige Schritte aus:
- Es sammelt Daten
- Es bereitet Daten vor
- Es trainiert ein Modell
- Es bewertet das Modell
In den nächsten Kapiteln lernen Sie, wie Sie eine Kopie des obigen Beispiels programmieren.
Sie lernen, wie Sie Daten abrufen, Daten bereinigen und Daten plotten.
Außerdem erfahren Sie, wie Sie ein TensorFlow-Modell erstellen und das Modell trainieren.
Grafiken (tfjs-vis)
Die Grafik wird mit der tfjs-vis-Bibliothek dargestellt .
tfjs-vis ist eine kleine Bibliothek für die Visualisierung im Browser, die für die Verwendung mit TensorFlow.js vorgesehen ist.
- Grafische Tools zur Visualisierung von Machine Learning
- Funktionen zur Visualisierung von TensorFlow- Objekten
- Visualisierungen können in einem Visor (einem modalen Browserfenster) organisiert werden
- Kann mit benutzerdefinierten Tools wie d3, Chart.js und Plotly.js verwendet werden
Hauptmerkmale sind: