TensorFlow (Google) framework học máy mã nguồn mở, tối ưu bằng NumPy và tensor. Hỗ trợ mạng nơ-ron sâu, scalable, nhiều dataset có sẵn, GPU computation, tài liệu tốt.
Cài đặt: pip install tensorflow
Tensor: mảng đa chiều với Rank, Type, Shape.
Bài toán hồi quy: dự đoán biến liên tục. Dữ liệu Auto MPG: xe hơi thập niên 70-80. Dự đoán MPG.
Chạy trên Google Colab (Python trên trình duyệt, GPU miễn phí).
Ví dụ
hrspwr = np.array(train_features['Horsepower'])
print("Chuẩn hóa dữ liệu")
hrspwr_normalizer = preprocessing.Normalization(input_shape=[1,])
hrspwr_normalizer.adapt(hrspwr)
hrspwr_model = tf.keras.Sequential([
hrspwr_normalizer,
layers.Dense(units=1)
])
print("Mẫu dữ liệu thống kê")
hrspwr_model.summary()
print("Đầu ra dự đoán ban đầu")
hrspwr_model.predict(hrspwr[:7])
print("Biên dịch mô hình:")
hrspwr_model.compile(
optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.1),
loss='mean_absolute_error')
Nguồn mã: TensorFlow Regression Tutorial
Đầu ra
Giải thích
- Dự đoán MPG từ Horsepower (mã lực).
- Huấn luyện mô hình Keras bằng cách định nghĩa kiến trúc.
- Kiến trúc Sequential: tuần tự các bước.
- Chuẩn hóa đầu vào horsepower.
- Áp dụng biến đổi tuyến tính (y = mx + b) qua lớp Dense.
- Tạo lớp chuẩn hóa horsepower.