Data Science and Machine Learning - #43 TensorFlow

No tutorial de hoje começamos a falar sobre Aprendizado Profundo (Deep Learning) com redes neurais utilizando a linguagem de programação Python.

Deep Learning com Python

As redes neurais do Deep Learning foram criadas baseadas nas sinapses e interligações dos neurônios do cérebro do ser humano.

Dentro dessa lógica foi criada pelo Google a ferramenta TensorFlow para facilitar o acesso de todos aos códigos de Machine Learning.

Para instalar o TensorFlow vamos utilizar o seguinte código no Jupyter:

!pip install tensorflow
!pip install tensorboard

Importando TensorFlow

Vamos importar o módulo instalado anteriormente:

import tensorflow as tf

Abrindo uma nova sessão do TensorFlow

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    frase = tf.constant("Hello World")
    rodar = sess.run(frase)
print(rodar)

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
frase = tf.constant("Hello World")
num = tf.constant(5)
sess = tf.compat.v1.Session()
rodar = sess.run(num)
sess.close()
print(rodar)

Grafo Computacional

Podemos realizar a exibição do grafo computacional através do TensorBoard:

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
num1 = tf.constant(2)
num2 = tf.constant(5)

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    soma = tf.math.add(num1,num2)
    writer = tf.compat.v1.summary.FileWriter("c:/deeplearning/plot",sess.graph)
    saida = sess.run(soma)

Para verificar o gráfico no TensorBoard abra uma nova tela do terminal e rode o seguinte código:

cd c:/deeplearning
cd venv/scripts
activate
cd ..
cd ..
tensorboard --logdir="c:/deeplearning/plot"

Não esqueça de criar previamente a pasta plot dentro da pasta deeplearning

Por hoje é só! Sucesso nos códigos e na vida!