В этой статье я собираюсь создать простую и быструю библиотеку Python, tensorflow, для быстрого и эффективного запуска машинного обучения с несколькими параметрами. Но я расскажу только о том, как запустить его через tensorflow. Так что не волнуйтесь, если вы хотите следовать за нами.

Предпосылки

Для этого я собираюсь использовать довольно простой учебник. В этом уроке мы будем использовать класс «класс» для классификации и класс «подгонки» для регрессии. Если вы уже знакомы с «библиотекой tensorflow», этот пост для вас.

Шаг 1: Создайте папку:

Прежде всего, вы устанавливаете тензорный поток с помощью: А затем запускаете код из своего терминала:

Шаг 2: Установите его:

И теперь, когда вы готовы с модулем, вы можете установить tensorflow 2, который дает некоторые приятные функции.

Шаг 3: Используйте модули:

Модуль Python, как это сделать, используется в tensorflow 2. Я оставлю это для другой статьи о том, как его использовать. На данный момент я постараюсь избежать этого шага и просто использовать что-то вроде этого: Если вы хотите следовать, вы можете просмотреть наш учебник по ссылке ниже. Конечно, создав новую панель инструментов, вы можете сделать это, перейдя сюда.

Шаг 4: Запустите свой код:

А теперь… я собираюсь использовать tensorflow 2 для запуска моего кода через функцию «класса». Функция класса используется в tensorflow 2. Чтобы запустить функцию, попробуйте использовать команды: как только вы увидите вывод и все такое прочее, вы должны увидеть что-то вроде этого: Я не собираюсь запускать это напрямую, потому что это бесполезно для этого урока. Есть много других руководств, которые справятся с этой задачей, но этот пост для вас, чтобы найти его. Если есть лучший способ, хорошо убедиться, что у вас уже есть библиотека Python и соответствующие библиотеки. Теперь вы готовы к запуску. Позвольте мне попытаться объяснить это лучше: это просто простая библиотека Python, используемая для простого и легкого анализа, такого как классификация и регрессия, построение моделей или, например, машинное обучение. На самом деле это не должно быть сложным или очень сложным, но для аудитории, у которой нет знаний в области программирования или машинного обучения, эта библиотека будет полезна и значительно улучшит ваше понимание того, как программировать на python. необходимо знать некоторые основные понятия в классе, потому что эта библиотека предоставляет простые для понимания функции, которые можно использовать для извлечения функций с небольшим количеством математики. Однако есть некоторые простые и общие функции, которые также хорошо работают в других библиотеках Python. В этом уроке я использую простой класс «fit_compute». fit_compute — это пример простой функции Python, но в ней есть кое-что еще. Чтобы преобразовать эту функцию в класс, нам нужно запустить следующий код: Если вы хотите чтобы продолжить, вы также можете попробовать написать этот код самостоятельно: то же самое можно сказать и о функции класса, у которой здесь немного больше кода.

Шаг 5: Добавьте часть «fit» в конец строки

Если вы хотите использовать его, просто сделайте то же самое, что и последняя команда, с несколькими строками кода: И все сделано, кроме нескольких дополнительных строк: В последней строке мы видим это: Хорошо! Функции теперь просты в использовании, и вы можете попробовать их использовать. Для этого существует множество других библиотек, но вам, конечно же, не нужны зависимости от вашей библиотеки. Вы также можете добавить функции в любую другую библиотеку Python, вам просто нужно указать соответствующую функцию. Вы также можете скопировать функцию из любой другой библиотеки. библиотеки (в том числе немного более специфические, которые вызываются после). Как видите, функции легко используются новичками. И затем вы можете ознакомиться с функциями, даже несмотря на то, что они написаны на Python.\n\nРезюме:Вы вероятно, вы можете использовать tensorflow.py, даже если вы не знаете свои библиотеки и свои данные. Это именно то, что делает эта библиотека. Она выполняет работу очень простого класса, называемого классом class, и может принимать на себя все другие используемые классы. множество других руководств по использованию tensorflow, таких как этот: Если вам понравилась эта статья, вам также могут понравиться некоторые из моих последних статей. Если вы хотите стать платным подписчиком, вы также можете подписаться на мою рассылку, это бесплатно читать и использовать как часть моего ежедневного информационного бюллетеня.

Предсказание погоды по радиолокационному изображению

Использование последних измерений температуры, влажности и других параметров по радиолокационным снимкам, с помощью нейросетевой модели.

Генерация полезной климатической информации из радиолокационных изображений с использованием нейронных сетей, в Python с использованием нейронных сетей. В этой статье я научу вас, как построить модель прогнозирования погоды с помощью нейронных сетей.

Коды аренды и скидки The для Anaconda

Отличный ресурс, чтобы узнать больше о данных/Python! Существует множество отличных ресурсов для изучения Python, но основными из них являются «учебники, учебники и коды скидок. Я использую оба, чтобы помочь мне изучить Python для реального проекта и помочь мне чувствовать себя более комфортно в его использовании. Если вам нравится это делать, рассмотрите возможность членства, чтобы получить доступ к большему количеству ресурсов. Спасибо за чтение! Хорошего дня!

Главы:0:00 Введение1:30 Введение2:00 Построение модели3:00 Обучение4:00 Построение модели5:00 Градиенты6:00 Выбор модели7:00 Развертывание8:00 Развертывание9:00 Учебное пособие

Модуль Python для моделей для любых задач машинного обучения. Функция «подгонка» имеет функцию для обработки класса «класс». Допустим, у нас есть простой класс «подгонка» для классификации и «подгонка» для регрессии. В нашей функции мы хотим знать прогнозируемую температуру облака, уровень влажности в нем и количество дождя в неделю месяца. Мы можем передать модель с именем функции «подгонка» в качестве «функции» и получить прогноз для него: Если мы хотим использовать функцию «подгонка» и получить температуру, мы можем легко построить следующую структуру: Где «подгонка» описывает то, что мы пытаемся предсказать. Например, вот мой прогноз на выходные. Если у меня средняя температура, это хорошо, но я хочу знать, идет ли утром дождь. Допустим, мы хотим собрать данные об осадках, и мы хотим собрать их за час. Для этого можно использовать «соответствие».3:10 Построение модели6:10 Развертывание11:00 Учебное пособие

Базовый пример модели нейронной сети с использованием модели нейронной сети. Томас О. Робертс (2021 г.), журнал Nature «Этика машинного обучения», 21 февраля 2021 г.

Генерация полезной климатической информации из радиолокационной информации. Использование последних измерений температуры, влажности и других параметров с использованием радиолокационных изображений с помощью модели нейронной сети. Из файла «model.py» на Github: Кодирование функции на python’]