自定义

• 自定义基础知识：张量和运算
  • 导入 TensorFlow
  • 张量
    • NumPy 兼容性
  • GPU 加速
    • 设备名称
    • 显式设备放置
  • 数据集
    • 创建源 Dataset
    • 应用转换
    • 迭代
• 自定义层
  • 层：常用的实用运算集
  • 实现自定义层
  • 模型：组合层
• 后续步骤
• 自定义训练: 演示
  • TensorFlow 编程
  • 企鹅分类问题
  • 安装
  • 导入数据集
    • 预览数据
    • 下载预处理数据集
  • 构建简单的线性模型
    • 为何要使用模型?
    • 选择模型
    • 使用 Keras 创建模型
    • 使用模型
  • 训练模型
    • 定义损失和梯度函数
    • 创建优化器
    • 训练循环
    • 可视化损失函数随时间推移而变化的情况
  • 评估模型的效果
    • 设置测试集
    • 根据测试数据集评估模型
  • 使用经过训练的模型进行预测