TensorBoard: Embedding VisualizationTensorFlow のチュートリアルは、Jupyter ノートブックとして作成されており、セットアップを必要としないホスト型ノートブック環境である Google Colab で直接実行されます。[Google Colab で実行] ボタンをクリックします。 入門者向け まずは、利用しやすい Keras Sequential API の使用をおすすめします。構成要素をつなぎ合わせてモデルを構築します。チュートリアルの後で、Keras ガイドをご覧ください。
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TensorFlow を使用すると、あらゆる環境で実行できる ML モデルを簡単に作成できます。 インタラクティブなコードサンプルを使用して、直感的な API の使用方法を学習しましょう。 import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.lay
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