Straturi de intrare și dense în Keras

Deep Learning avansat cu Keras

Zach Deane-Mayer

Data Scientist

Structura cursului

  • Capitolul 1: Introducere în API-ul funcțional Keras (Recapitulare)
  • Capitolul 2: Modele cu 2 intrări
  • Capitolul 3: Modele cu 3 intrări
  • Capitolul 4: Ieșiri multiple
Deep Learning avansat cu Keras

Seturi de date: Date baschet universitar, 1989-2017

Setul de date 1: Sezon regulat

  • ID echipă 1
  • ID echipă 2
  • Acasă vs. În deplasare
  • Diferență de scor (Echipa 1 - Echipa 2)
  • Scor Echipa 1
  • Scor Echipa 2
  • Câștigat vs. Pierdut

Setul de date 2: Meciuri de turneu

  • La fel ca Setul de date 1
  • Include și diferența de clasament
Deep Learning avansat cu Keras

Seturi de date: Date baschet universitar, 1989-2017

import pandas as pd
games_season = pd.read_csv('datasets/games_season.csv')
games_season.head()

Out[1]:
   season  team_1  team_2  home  score_diff  score_1  score_2  won
0    1985    3745    6664     0          17       81       64    1
1    1985     126    7493     1           7       77       70    1
2    1985     288    3593     1           7       63       56    1
3    1985    1846    9881     1          16       70       54    1
4    1985    2675   10298     1          12       86       74    1

games_tourney = pd.read_csv('datasets/games_tourney.csv')
games_tourney.head()

Out[2]:
   season  team_1  team_2  home  seed_diff  score_diff  score_1  score_2  won
0    1985     288      73     0         -3          -9       41       50    0
1    1985    5929      73     0          4           6       61       55    1
2    1985    9884      73     0          5          -4       59       63    0
3    1985      73     288     0          3           9       50       41    1
4    1985    3920     410     0          1          -9       54       63    0
Deep Learning avansat cu Keras

Intrări și ieșiri

Două componente fundamentale:

  • Strat de intrare
  • Strat de ieșire
Deep Learning avansat cu Keras

Intrări

from tensorflow.keras.layers import Input
input_tensor = Input(shape=(1,))

Deep Learning avansat cu Keras

Intrări

from tensorflow.keras.layers import Input
input_tensor = Input(shape=(1,))
print(input_tensor)

KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 1), dtype=tf.float32, name='input_1'), name='input_1', description="created by layer 'input_1'")

Deep Learning avansat cu Keras

Ieșiri

from tensorflow.keras.layers import Dense
output_layer = Dense(1)

Deep Learning avansat cu Keras

Ieșiri

from tensorflow.keras.layers import Dense
output_layer = Dense(1)
print(output_layer)

<keras.layers.core.dense.Dense object at 0x15df15e80>

Deep Learning avansat cu Keras

Conectarea intrărilor la ieșiri

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
input_tensor = Input(shape=(1,))
output_layer = Dense(1)
output_tensor = output_layer(input_tensor)

Deep Learning avansat cu Keras

Conectarea intrărilor la ieșiri

print(output_tensor)

KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 1), dtype=tf.float32, name=None), name='dense_1/BiasAdd:0', description="created by layer 'dense_1'")

Deep Learning avansat cu Keras

Să exersăm!

Deep Learning avansat cu Keras

Preparing Video For Download...