《30天吃掉那只 TensorFlow2.0》 一TensorFlow的建模流程
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一、TensorFlow的建模流程
尽管TensorFlow设计上足够灵活,可以用于进行各种复杂的数值计算。
但通常人们使用TensorFlow来实现机器学习模型,尤其常用于实现神经网络模型。
从原理上说可以使用张量构建计算图来定义神经网络,并通过自动微分机制训练模型。
但为简洁起见,一般推荐使用TensorFlow的高层次keras接口来实现神经网络网模型。
使用TensorFlow实现神经网络模型的一般流程包括:
- 准备数据
- 定义模型
- 训练模型
- 评估模型
- 使用模型
- 保存模型。
对新手来说,其中最困难的部分实际上是准备数据过程。
我们在实践中通常会遇到的数据类型包括结构化数据,图片数据,文本数据,时间序列数据。
我们将分别以
- titanic生存预测问题
- cifar2图片分类问题
- imdb电影评论分类问题
- 国内新冠疫情结束时间预测问题
用以上数据为例,演示应用tensorflow对这四类数据的建模方法。
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