Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
TensorFlow est une bibliothèque opensource développée par Google Brain Team. Elle est largement utilisée pour le développement de modèles de deep learning grâce à sa flexibilité et sa capacité à exécuter des opérations sur des CPU, GPU, et même des TPU (Tensor Processing Units).
Pour commencer à utiliser TensorFlow, il est nécessaire de l'installer via pip :
bash
pip install tensorflow
Assurezvous d'avoir une version à jour de pip et Python pour éviter des problèmes de compatibilité.
Voici un exemple de code pour créer un modèle de deep learning basique avec TensorFlow : ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers
model = keras.Sequential([ layers.Dense(128, activation='relu', inputshape=(784,)), layers.Dense(10, activation='softmax') ])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparsecategoricalcrossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary() ```
Pour entraîner votre modèle, il suffit d'appeler la méthode fit
en passant les données d'entraînement et le nombre d'époques :
```python
model.fit(xtrain, ytrain, epochs=10) ```
Après l'entraînement, évaluez les performances du modèle sur les données de test : ```python
model.evaluate(xtest, ytest) ```
TensorFlow est une bibliothèque puissante et polyvalente pour la création de modèles de deep learning. Sa capacité à évoluer et à s'adapter à diverses architectures matérielles en fait un choix privilégié pour les chercheurs et les professionnels du domaine de l'IA.