Categoría: Tensorflow

Flujo de tensor | tf.data.Dataset.from_tensor_slices()

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Con la ayuda del tf.data.Dataset.from_tensor_slices()método, podemos obtener las porciones de una array en forma de objetos usando el tf.data.Dataset.from_tensor_slices()método. Sintaxis: tf.data.Dataset.from_tensor_slices(list)Retorno: Retorna los objetos de los elementos cortados. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el tf.data.Dataset.from_tensor_slices()método, podemos obtener los segmentos de la lista o array. # import tensorflow import tensorflow as … Continue reading «Flujo de tensor | tf.data.Dataset.from_tensor_slices()»

Python – tensorflow.executing_eagerly()

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TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.  executing_eagerly() se usa para verificar si la ejecución ansiosa está habilitada o deshabilitada en el hilo actual. De forma predeterminada, la ejecución ansiosa está habilitada, por lo que en la mayoría de … Continue reading «Python – tensorflow.executing_eagerly()»

Python | Método Tensorflow logical_and()

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Tensorflow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google. Una de sus aplicaciones es desarrollar redes neuronales profundas. El módulo tensorflow.mathproporciona soporte para muchas operaciones lógicas básicas. La función tf.logical_and()[alias tf.math.logical_and] brinda soporte para la función AND lógica en Tensorflow. Espera la entrada de tipo bool. Los tipos de entrada son … Continue reading «Python | Método Tensorflow logical_and()»

Python | Método Tensorflow abs()

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Tensorflow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google. Una de sus aplicaciones es desarrollar redes neuronales profundas. El módulo tensorflow.mathproporciona soporte para muchas operaciones matemáticas básicas. La función tf.abs()[alias tf.math.abs] brinda soporte para la función absoluta en Tensorflow. Espera la entrada en forma de números complejos o números de coma … Continue reading «Python | Método Tensorflow abs()»

Función Tensorflow.js tf.argMax()

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Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node. La función tf.argMax() se utiliza para devolver los índices de los valores máximos del tensor especificado a lo largo de un eje. El resultado de … Continue reading «Función Tensorflow.js tf.argMax()»

Función Tensorflow.js tf.browser.fromPixelsAsync()

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Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node. La función tf.browser.fromPixelsAsync() se utiliza para crear un tensor de valores de píxeles de una imagen específica de forma asíncrona. Sintaxis: tf.browser.fromPixelsAsync (pixels, numChannels) Parámetros: … Continue reading «Función Tensorflow.js tf.browser.fromPixelsAsync()»

Tensorflow.js tf.avgPool3d() Función

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Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node. La función tf.avgPool3d() se usa para calcular la agrupación promedio 3D. Sintaxis: tf.avgPool3d(x, filterSize, strides, pad, dimRoundingMode?, dataFormat?) Parámetros: Esta función acepta un parámetro que … Continue reading «Tensorflow.js tf.avgPool3d() Función»

Función Tensorflow.js tf.asin()

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Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto que está desarrollando Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node. La función .asin() se usa para encontrar el asen del tensor indicado por elementos. Sintaxis:   tf.asin(x) Parámetros:   x: Es la entrada … Continue reading «Función Tensorflow.js tf.asin()»

Ajuste de hiperparámetros usando GridSearchCV y KerasClassifier

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El ajuste de hiperparámetros se realiza para aumentar la eficiencia de un modelo ajustando los parámetros de la red neuronal. Algunas API de scikit-learn como GridSearchCV y RandomizedSearchCV se utilizan para realizar ajustes de hiperparámetros.  En este artículo, aprenderá a usar GridSearchCV para ajustar los hiperparámetros de Keras Neural Networks.  Acercarse:  Envolveremos los modelos de … Continue reading «Ajuste de hiperparámetros usando GridSearchCV y KerasClassifier»

Python | Método lógico_xor() de Tensorflow

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Tensorflow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google. Una de sus aplicaciones es desarrollar redes neuronales profundas. El módulo tensorflow.mathproporciona soporte para muchas operaciones lógicas básicas. La función tf.logical_xor()[alias tf.math.logical_xor] brinda soporte para la función XOR lógica en Tensorflow. Espera las entradas de tipo bool. Los tipos de entrada son … Continue reading «Python | Método lógico_xor() de Tensorflow»