Il s’agit ici de tester et commenter le code du livre de Michelucci, Advanced Applied Deep Learning de U. Michelucci, chapitre 2, § Dataset Abstraction avec Tensorflow 2.0 Code Le code est disponible sur notre site, sur Github au format Gist et sur Colab. GitHub Le code est accessible sur Github au format […]
Archives journalières: 14 avril 2020
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Il s’agissait au départ de tester le code du livre de Michelucci, Advanced Applied Deep Learning de U. Michelucci, § Polynomial Fitting with Eager Execution mais ce code ne fonctionne pas tel quel avec Tensorflow 2.0 donc j’ai repris le code du site de Tf que j’ai mixé avec celui de Michelucci. Ce […]
Cet exemple commenté (transfer_learning_with_hub.ipynb) explique comment utilisé Hub de Tf 2.0 pour une classification d’images (fleurs) grâce au Transfer Learning. Le notebook Jupyter suivant, décrit pas à pas l’utilisation de Hub. Code Le code est disponible sur notre site, sur Github au format Gist et sur Colab. GitHub Le code […]
TensorFlow met à disposition un ensemble de datasets prêts à l’emploi pour s’entraîner au Machine Learning , au Deep Learning et à TensorFlow (Tf). Ce module tfds est essentiel pour la compréhension de Tf. Le notebook Jupyter suivant, décrit pas à pas l’utilisation de tfds. Code Le code est disponible […]
TensorFlow 2.0 est introduit à partir du crash course de François Chollet @fchollet TensorFlow 2.0 + Keras Overview for Deep Learning Researchers. Ce code a été légèrement modifié (commenté, complété) et il a été scindé en deux parties pour des raisons pédagogiques. Slides Les slides de l’événement sont disponibles ici […]