06 TensorFlow js

06.-TensorFlow js en Español?? [Layer 2da parte]

06%2BTensorFlow%2Bjs

Introducción

En este tutorial vamos a darle continuidad en el tutorial anterior https://youtu.be/lmDy-pSr0Zk en el que creamos un modelo y en este tutorial vamos a meterle datos a ese modelo. En este excel podemos ver un ejemplo de este modelo https://drive.google.com/file/d/1I08-n8MpeA9MqaxKzFLPiu2Iiiu_auJ9/view?usp=sharing pero eso que estamos colocando en el excel tensor flow va a tener que realizar esos calculos.

Selecci%25C3%25B3n 002

Codigo

<!DOCTYPE html>
<html>
    <head>
        <title>TODO supply a title</title>
        <meta charset="UTF-8">
        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
        <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs/dist/tf.min.js"></script>
<!--        <script src="newjavascript.js" type="text/javascript"></script>-->
    </head>
    <body>
        <script>
            //Creando el modelo
            const modelo=tf.sequential();
            //Creamos una capa oculta
            const oculta=tf.layers.dense({
                units:4,
                inputShape:[2],
                activation:'sigmoid'
            });
            //Mtemos la capa oculta en el modelo
            modelo.add(oculta);
            // Creamos la capa de salida
            const salida=tf.layers.dense({
                units:1,
                activation:'sigmoid'
            });
            //Metemos la capa de salida en el modelo
            modelo.add(salida);
            //Creamos las opciones del sgd
            const sgdOpciones=tf.train.sgd(0.1);
            //Compilamos el modelo
            modelo.compile({
                //Le asignamos la optimizacion
                optimizer:sgdOpciones,
                //Asignamos la forma de reducir la perdida
                loss:tf.losses.meanSquaredError
            });
            
            const x1=tf.tensor2d([
                [0,0],
                [0.2,0.2],
                [0.4,0.4],
            ]);
            const x2=tf.tensor2d([
                [0.1],
                [0.3],
                [0.5],
            ]);
            async function intento(){
                for (i=0;i<500;i++){
                    const respuesta= await modelo.fit(x1,x2,{shuffle:true,epochs:100});
                    console.log(respuesta.history.loss[0] );
                }
            }
            intento().then(()=>{
                const salida=modelo.predict(x1);
                salida.print();
            });
            
        </script>
    </body>
</html>

Video

Ads Blocker Image Powered by Code Help Pro

Ads Blocker Detected!!!

En Programador Novato vivimos de los anuncios, hemos detectado que está utilizando extensiones para bloquear anuncios. Ayudanos deshabilitando tu bloqueador de anuncios. :)