„Diskussion:TensorFlow“ – Versionsunterschied
Letzter Kommentar: vor 6 Jahren von DieserGorilla in Abschnitt Beispiel
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* Volle Zustimmung. Das Beispiel ist Sinnfrei und so ungeeignet, um irgendetwas zu demonstrieren. Hat jemand ein besseres Beispiel? --[[Spezial:Beiträge/78.48.99.159|78.48.99.159]] 15:03, 30. Jan. 2018 (CET) |
* Volle Zustimmung. Das Beispiel ist Sinnfrei und so ungeeignet, um irgendetwas zu demonstrieren. Hat jemand ein besseres Beispiel? --[[Spezial:Beiträge/78.48.99.159|78.48.99.159]] 15:03, 30. Jan. 2018 (CET) |
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* Ich kann euch zustimmen, das hier aufgeführte Beispiel ist wirklich nicht das Beste. Allerdings werden neurale Netze mit TF relatiev schnell relativ kompliziert, weshalb ich der Einfachheit halber vorschlagen würde, das Beispiel mit tf.keras zu machen. Hier mein Vorschlag für die Umsetzung eines einfachen ExOrs NN mit tf.keras |
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--[[Benutzer:DieserGorilla|DieserGorilla]] ([[Benutzer Diskussion:DieserGorilla|Diskussion]]) 14:55, 7. Jul. 2018 (CEST) |
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Version vom 7. Juli 2018, 14:55 Uhr
Beispiel
Ich finde das Beispiel schlecht. Ich habe es ausprobier, es funktioniert, das reicht aber nicht. Der Sinn von TensorFlow ist nicht zwei Zahlen miteinander zu multiplizieren, das kann jede Programmiersprache. Besser wäre ein Beispiel, das Fähigkeiten von TensorFlow demonstriert, die in Python nicht enthalten sind.--MagHoxpox (Diskussion) 10:12, 31. Dez. 2017 (CET)
- Volle Zustimmung. Das Beispiel ist Sinnfrei und so ungeeignet, um irgendetwas zu demonstrieren. Hat jemand ein besseres Beispiel? --78.48.99.159 15:03, 30. Jan. 2018 (CET)
- Ich kann euch zustimmen, das hier aufgeführte Beispiel ist wirklich nicht das Beste. Allerdings werden neurale Netze mit TF relatiev schnell relativ kompliziert, weshalb ich der Einfachheit halber vorschlagen würde, das Beispiel mit tf.keras zu machen. Hier mein Vorschlag für die Umsetzung eines einfachen ExOrs NN mit tf.keras
#Tensorflow laden
from tensorflow.python.keras.layers import Dense,Input
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
#Daten in Listen speichern
Eingangswerte = [[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]
Ausgangswerte = [[0],[1],[1],[0]]
#Erstellt das Model mit 2 Eingangsnodes, 32 Mittelnodes und einer Assgangsnode
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
#Compeliert das Model, damit es spaeter verwendet werden kann
model.compile(loss='mean_squared_error',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
#Trainiert das Model mit den Eingangs- und den entsprechenden Ausgangswerten fuer 500 Epochen
model.fit(x=Eingangswerte,y=Ausgangswerte,epochs=500,verbose=1)
#Testet die Eingangsdaten und schreibt die Ergebnisse in die Console
print(model.predict(Eingangswerte))