Введение в машинное обучение с tensorflow

[@Kwent]

Большое спасибо за статью. Если можно, в будущих статьях уделите внимание подготовке входных данных (например, есть 100 Гб картинок, как их подать TF на обучение), больше всего с этим возился и вожусь, немного не очевидные механизмы для меня лично, как минимум

[@zoroda]

Так не сработало:
x_0 = -2 # начало интервала
x_l = 2 # конец интервала

Целочисленное деление выдаёт ноль:
print((x_l-x_0)/samples)

А вот так получилось:
x_0 = -2.0 # начало интервала
x_l = 2.0 # конец интервала


[@ANtlord]

Я правильно понимаю, что если бы x (икс) у нас был не один, а например два. То модель выглядела бы примерно так?

model = tf.add(tf.multiply(tf_data_x1, weight1), tf.multiply(tf_data_x2, weight2), bias)

[@zoroda]

Использование tf.add некорректно.
Можно сложить только 2 значения. Третий параметр у tf.add — это наименование.
Если вы хотели написать что-то типа:
y = x1*w1 + x2*w2 +b

то вам нужно использовать tf.add два раза:
model = tf.add(tf.add(tf.multiply(tf_data_x1, weight1), tf.multiply(tf_data_x2, weight2)), bias)


[@HKA]

Спасибо. В ручном пересчете осталось невыясненным, как утилизировалась «Нива» ошибка 21.21.

[@tumikosha]

Спасибо за статью. Очень жду части про сверточные сети

[@bit]

А продолжений так и нет (

[@icoz]

Продолжения будут или нет?

[@TsarIoann]

Большое спасибо за статью!