Il s’agit de tester le code du livre de Michelucci, Advanced Applied Deep Learning de U. Michelucci, § MNIST Classification with Eager Execution

Il n’y a lĂ  rien de spĂ©cial. Les Ă©tapes sont :

  • RĂ©cupĂ©ration des donnĂ©es
  • Normalisation et one hot encoding
  • Transformation des donnĂ©es en tf.data.Dataset object
  • Construction d’un modèle Keras
  • DĂ©finition de l’optimizer et de la fonction de coĂ»t
  • Minimisation de la fonction de coĂ»t

La 2ème partie du code aborde brièvement le GPU.

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