Ce tutoriel commente le tutoriel sur le tuning des hyperparamètres avec TensorFlow 2.0. Il faut un peu s’accrocher. Le code a été augmenté et légèrement corrigé. Code Le code est disponible sur notre site, sur Github au format Gist et sur Colab. GitHub Le code est accessible sur Github au […]
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Ce tutoriel comment le tutoriel sur la segmentation disponible sur le site de TensorFlow. Aucune modification au code n’a été apportée. Pour une fois, le code est sans erreur(s) ! Par contre, quelques commentaires, bien utiles ont été ajoutés. Code Le code est disponible sur notre site, sur Github au […]
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 […]
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 […]