python #02 – ติดตั้ง Tensorflow และ Keras

ต่อจาก python #01 – ติดตั้ง jupyter notebook บน Windows

ต่อไปเราจะใช้ Machine Learning Library “Tensorflow” และใช้ “Keras” ซึ่งเป็น High-level Neuron Network API ซึ่งจะไปเรียกใช้ Backend คือ Tensorflow อีกชั้นหนึ่ง

จาก jupyter notebook ทำตามขั้นตอนต่อไปนี

1.  คำสั่งต่อไปนี้ เพื่อติดตั้ง Tensorflow

! pip install tensorflow

2.  คำสั่งต่อไปนี้ เพื่อติดตั้ง Keras

! pip install keras

จะได้ผลประมาณนี้

สร้าง Neural Network ด้วย Keras

เริ่มจาก import ส่วนต่าง ๆ ได้แก่ Models และ Layers

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Input, Dense

สมมุติเราจะสร้าง Model แบบนี้

model = Sequential([
    Dense(8, activation='relu', input_shape=(10,), name="Hidden_Layer_1"),
    Dense(5, activation='relu', name='Hidden_Layer_2'),
    Dense(3, activation='softmax' , name='Output_Layer')
])

เสร็จแล้วก็ต้อง compile ตั้งค่า Hyperparameters ต่าง ๆ

model.compile( loss='categorical_crossentropy',
    optimizer=keras.optimizers.adam(lr=0.001),
    metrics=['accuracy'])

ดู Summary

model.summary()

ได้ผลประมาณนี้

Share the Post:

Related Posts

ทำความรู้จักกับ Outlook บนเว็บ

Post Views: 6 Outlook เป็นเครื่องมือจัดการอีเมลและปฏิทินที่ทรงพลัง ซึ่งช่วยให้คุณมีระเบียบและเพิ่มความสามารถในการทำงาน ด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย คุณสามารถจัดการกล่องขาเข้าของคุณ นัดหมาย และทำงานร่วมกับเพื่อนร่วมงานได้อย่างง่ายดาย ฟีเจอร์ที่แข็งแกร่งของ Outlook รวมถึงแม่แบบอีเมลที่ปรับแต่งได้ ความสามารถในการค้นหาขั้นสูง และการผสานรวมที่ไร้รอยต่อกับแอปพลิเคชัน Microsoft Office อื่นๆ ไม่ว่าคุณจะเป็นมืออาชีพที่ยุ่งอยู่หรือเป็นนักเรียนที่ต้องจัดการกับภารกิจหลายอย่าง Outlook

Read More

[บันทึกกันลืม] JupyterHub Authenticated with OIDC

Post Views: 36 ต่อจากตอนที่แล้ว [บันทึกกันลืม] JupyterHub ด้วย Docker คราวนี้ ถ้าต้องการให้ ยืนยันตัวตนด้วย OpenID เช่น PSU Passport เป็นต้น ก็ให้ทำดังนี้ ในไฟล์ jupyterhub_config.py ใส่

Read More