IA Python
Marcelo Martins ,
Keras – Topologia

Topologia baseada em empilhamento

Modelo sequencial

  • Densa – Totalmente conectada
  • Embedding –
  • Dropout – Remove conexões aleatórias

Função de ativação

Cada camada tem uma função de ativação.

Entre elas:

  • relu – camadas intermediarias ou ocultas, pois mostra os valores reais.
  • sigmoid – Te da um valor de probabilidade 0-1

Hiper parâmetros

Afeta a performace da rede.

  • LOSS – função de perda (mean_squared_error)
  • Optimizer – Otimizador de ajuste de pesos da rede. ADAM (stochastic gradient descent)
  • Metrics – Metrica de previsão para apurar se esta certo.

Exemplo de modelo

modelo = Sequental()

modelo.add(tipo)

modelo.add(Dropout(0.2))

modelo.add(tipo)

modelo.add(Dropout(0.2))

modelo.add(tipo)

modelo.add(Dropout(0.2))

Tipos:

#camadas intermediarias

Dense(output_dim=10, input_dim=X_train.shape[1], activation=’relu’))

#Camada de finalização

Dense(output_dim=10, input_dim=X_train.shape[1], activation=’sigmoid’))

IA pós graduação Python TRANSFORMERS
Marcelo Martins , ,
Instalando Tensorflow no Anaconda

Pré requisitos de Instalação do Tensorflow

Usei o Anaconda Navigator 2.3.1

Entre no anaconda, e abra um terminal na base (root)

Vamos criar agora um ambiente chamado tensorflow_env:

conda create --name tensorflow_env python=3.8

Em seguida, selecione o ambiente que vc acabou de criar :

conda activate tensorflow_env

Instalando pacotes

Agora começamos a instalar os pacotes.

Temos duas versões com uso de NVIDIA e Normal

Tensor Flow normal

conda install tensorflow

Demora vários minutos para terminar a instalação.

Tensor Flow com NVIDIA Drivers

Caso queira usar a NVIDIA, faça a seguinte instalação.

conda install tensorflow-gpu

Instalando Keras

Agora iremos instalar o Keras

conda install keras

Pronto voce fez a instalação básica dos itens.

Testando

Para testarmos o ambiente precisamos instalar o jupyter Notebook, conforme apresentado na foto.

Agora iremos rodar o ambiente pressionando o botão Launch.

Crie uma nova pasta tensorflow, e em seguida crie um arquivo com o mesmo nome.

Copie o seguinte código:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

import keras
print(keras.__version__)

Rode e veja o resultado.

Vai dar um erro:

Não desespere, pois será preciso atualizar o numpy, não é necessário instalar o numpy aqui, o melhor caminho é o que irei indicar a seguir.

Entre novamente no terminal. E digite:

conda install numpy=1.19

Feche todas as telas do Jupyter Notebook, será necessário reiniciar, para reconhecer a atualização do numpy.

Chame novamente o programa salvo, rodando o mesmo.

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