Vytvoření umělé inteligence v Pythonu může být složitý proces, ale existují některé knihovny, jako jsou TensorFlow a PyTorch, které vám mohou pomoci. Tyto knihovny jsou navrženy tak, aby umožňovaly vývoj a výpočty v oblasti strojového učení a umělé inteligence.
Zde je příklad jednoduchého příkladu použití knihovny TensorFlow pro vytvoření neuronové sítě, která se učí klasifikovat obrázky:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Načtení datového souboru
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
# Normalizace dat
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
# Vytvoření modelu
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])
# Kompilace modelu
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
# Trénování modelu
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# Ověření modelu
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print("Test accuracy:", test_acc)Výše uvedený kód načte datový soubor a normalizuje jej. Poté vytvoří jednoduchý model neuronové sítě, který se skládá z vrstev vrstev, které se provádějí na vstupních datech, a kompiluje model. Model se poté trénuje pomocí dat a následně se ověřuje.
Pozn.: Tento kód poskytuje pouze základní představu o možnostech knihovny TensorFlow. Pro více informací o této knihovně a o možnostech vývoje umělé inteligence v Pythonu se podívejte na dokumentaci knihoven TensorFlow a PyTorch.
Zanechte komentář