Data Science and Machine Learning - #43 TensorFlow
08/08/2022No tutorial de hoje começamos a falar sobre Aprendizado Profundo (Deep Learning) com redes neurais utilizando a linguagem de programação Python.
Deep Learning com Python
As redes neurais do Deep Learning foram criadas baseadas nas sinapses e interligações dos neurônios do cérebro do ser humano.
Dentro dessa lógica foi criada pelo Google a ferramenta TensorFlow para facilitar o acesso de todos aos códigos de Machine Learning.
Para instalar o TensorFlow vamos utilizar o seguinte código no Jupyter:
!pip install tensorflow
!pip install tensorboard
Importando TensorFlow
Vamos importar o módulo instalado anteriormente:
import tensorflow as tf
Abrindo uma nova sessão do TensorFlow
with tf.compat.v1.Session() as sess:
frase = tf.constant("Hello World")
rodar = sess.run(frase)
print(rodar)
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
frase = tf.constant("Hello World")
num = tf.constant(5)
sess = tf.compat.v1.Session()
rodar = sess.run(num)
sess.close()
print(rodar)
Grafo Computacional
Podemos realizar a exibição do grafo computacional através do TensorBoard:
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
num1 = tf.constant(2)
num2 = tf.constant(5)
with tf.compat.v1.Session() as sess:
soma = tf.math.add(num1,num2)
writer = tf.compat.v1.summary.FileWriter("c:/deeplearning/plot",sess.graph)
saida = sess.run(soma)
Para verificar o gráfico no TensorBoard abra uma nova tela do terminal e rode o seguinte código:
cd c:/deeplearning
cd venv/scripts
activate
cd ..
cd ..
tensorboard --logdir="c:/deeplearning/plot"
Não esqueça de criar previamente a pasta plot dentro da pasta deeplearning
Por hoje é só! Sucesso nos códigos e na vida!