Modèle de tfe

Les États-Unis ont également un modèle V standard du gouvernement qui remonte à environ 20 ans comme son homologue allemand. Son champ d`application est un modèle de cycle de vie de développement de systèmes plus étroit, mais beaucoup plus détaillé et plus rigoureux que la plupart des praticiens et testeurs britanniques comprendraient par le modèle V. 13 14 3 4 15 [16] en raison de la diversité du processus de PTFE, les données cinétiques de polymérisation sont également différentes; de plus, la confidentialité de la technologie rend difficile l`obtenir les paramètres cinétiques complets. Ce document combine les données de la littérature relative et la correction dans la simulation réelle que nous avons fait, de sorte qu`il obtient un meilleur effet de simulation. La polymérisation de TFE est la polymérisation de radicaux libres, bien que Polymer plus fournisse un modèle de polymérisation radicale pertinent, mais les paramètres cinétiques de différentes réactions sont différents et en raison de la diversité du processus de PTFE; paramètres de cinétique de débogage est très difficile et chronophage. Ce document combine les données de la littérature et les résultats de la simulation en fonction des données de correction réelles; par conséquent, il obtient un meilleur résultat de simulation. Le tableau 2 est le réglage des paramètres cinétiques. Si vous (comme moi) ont été ici depuis les premiers jours de Theano, il est difficile de se rappeler à quel point ce code se sent étrange si vous n`êtes pas habitué: Pourquoi avez-vous même besoin d`un objet externe juste pour imprimer un numéro? Et pourquoi ne pouvez-vous pas trouver la valeur de b n`importe où? La raison en est que, en interne, TensorFlow est la construction d`un graphique de calcul décrivant toutes les opérations, qui est ensuite compilé et optimisé dans les coulisses-optimisation qui, dans le développement initial de TF, était censé se produire seulement après la pleine spécifications du modèle. Comme suggéré par les diagrammes suivants, le premier appel à la formation ajoute des points de contrôle et d`autres fichiers au répertoire model_dir: la ligne 2 est juste l`initialisation du modèle.

La cinquième ligne montre la nature paresseuse des variables à l`intérieur d`un modèle: même si l`exécution avide a un flux de travail dynamique, les variables sont initialisées seulement quand un modèle est exécuté pour la première fois, parce que avant que désireux n`a aucune indication sur la forme de ses tenseurs d`entrée. Les prédictions peuvent être obtenues en appelant simplement l`objet avec certaines données (ligne 8): après cela, les variables sont correctement initialisées, comme illustré à la ligne 11. En d`autres termes, comme l`indique l`illustration suivante, une fois les points de contrôle existants, TensorFlow reconstruit le modèle chaque fois que vous appelez train (), évalue () ou prédit (). les classes TF. keras. Layers créent et contiennent leurs propres variables de modèle qui sont liées à la durée de vie de leurs objets de calque. Pour partager des variables de calque, partagez leurs objets. L`exemple suivant crée un modèle multicouche qui classifie les chiffres manuscrits standard MNIST.

Il démontre l`optimiseur et les API de couche pour créer des graphes pouvant être trainables dans un environnement d`exécution avide. Après la formation (et, par conséquent, après la création de points de contrôle dans les modèles/IRIS), imaginez que vous avez changé le nombre de neurones dans chaque couche cachée de 10 à 20, puis a tenté de recycler le modèle: le seul sucre syntaxique ici utilise une fonction anonyme sans arguments pour appeler la routine de minimisation: Ceci est nécessaire parce que les optimiseurs ont été conçus pour fonctionner pour la construction de graphe, et ont été personnalisés pour prendre en charge également la nouvelle interface avide. Une autre possibilité est de calculer explicitement les gradients de notre modèle, et d`utiliser la fonction apply_gradients de l`optimiseur: Si vous êtes intéressé, je décrirai cette manière alternative dans le cahier. La restauration de l`état d`un modèle à partir d`un point de contrôle fonctionne uniquement si le modèle et le point de contrôle sont compatibles. Par exemple, supposons que vous avez formé un estimateur DNNClassifier contenant deux calques masqués, chacun ayant 10 nœuds: le code ci-dessus boucle à travers une seule époque, et pour chaque lot, il calcule la précision du modèle. Comme nous ne l`avons pas encore entraîné, la précision sera probablement Hoover environ 33%, ou hasard.