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Introduzione a TensorFlow in Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Cosa hai imparato

  • Capitolo 1
    • Operazioni di base, avanzate e di basso livello
    • Calcolo basato su grafi
    • Calcolo del gradiente e ottimizzazione
  • Capitolo 2
    • Caricamento e trasformazione dei dati
    • Funzioni di perdita predefinite e personalizzate
    • Modelli lineari e training a batch
Introduzione a TensorFlow in Python

Cosa hai imparato

  • Capitolo 3
    • Layer densi di reti neurali
    • Funzioni di attivazione
    • Algoritmi di ottimizzazione
    • Training di reti neurali
  • Capitolo 4
    • Reti neurali in Keras
    • Training e validazione
    • L'API Estimators
Introduzione a TensorFlow in Python

Estensioni di TensorFlow

  • TensorFlow Hub
    • Modelli preaddestrati
    • Transfer learning

Questa immagine mostra uno screenshot dei modelli restituiti da una ricerca su TensorFlow Hub.

  • TensorFlow Probability
    • Più distribuzioni statistiche
    • Distribuzioni addestrabili
    • Set esteso di ottimizzatori

Questa immagine mostra un istogramma con una distribuzione di probabilità adattata.

1 Screenshot da https://tfhub.dev.
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TensorFlow 2.0

  • TensorFlow 2.0
    • eager_execution()
    • Integrazione più stretta con keras
    • Estimators
    • function()

Questa immagine mostra uno schema dell'API Estimators e la sua relazione con le API di livello inferiore.

Questa immagine mostra un diagramma di una rete neurale.

L'immagine mostra un grafo statico in TensorFlow.

1 Screenshot tratto da https://www.tensorflow.org/guide/premade_estimators
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