Lancez-vous avec TensorFlow
TensorFlow permet de créer facilement des modèles de ML qui peuvent s'exécuter dans n'importe quel environnement. Découvrez comment utiliser les API intuitives grâce à des exemples de code interactifs.
import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) model.evaluate(x_test, y_test)
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Découvrez comment TensorFlow permet de faire avancer la recherche et de créer des applications basées sur l'IA.
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GNNs can process complex relationships between objects, making them a powerful technique for traffic forecasting, medical discovery, and more.
Découvrez comment Spotify utilise l'écosystème TensorFlow pour concevoir un simulateur hors connexion extensible et entraîner les agents RL à générer des playlists.
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