Python com ML Básico
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19 - Frameworks e Bibliotecas de Deep Learning como PyTorch e TensorFlow

PyTorch e TensorFlow são dois dos frameworks mais populares para deep learning. Eles permitem a construção e treinamento de redes neurais complexas de forma eficiente.

Exemplo: Treinar uma rede neural com Keras (TensorFlow) para classificação no conjunto de dados MNIST 

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# Carregar o conjunto de dados MNIST
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# Pré-processamento dos dados
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

# Construir o modelo
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# Compilar o modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Treinar o modelo
model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# Avaliar o modelo
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
Arduino
Coautor
Betobyte
Autor
Autores
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