Introduction to Computer Vision with TensorFlow avis

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Sulthan M. · Examiné il y a plus d'un an

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Snigdha H. · Examiné il y a plus d'un an

Aman Kumar J. · Examiné il y a plus d'un an

Md S. · Examiné il y a plus d'un an

Renuka R. · Examiné il y a plus d'un an

Aryan S. · Examiné il y a plus d'un an

The saved the model part was confusing.

Danita L. · Examiné il y a plus d'un an

Yashfin S. · Examiné il y a plus d'un an

ᄉᄇ ᄉ. · Examiné il y a plus d'un an

희태 최. · Examiné il y a plus d'un an

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Duseok R. · Examiné il y a plus d'un an

만추 육. · Examiné il y a plus d'un an

Oksana H. · Examiné il y a plus d'un an

Nice

Ayush A. · Examiné il y a plus d'un an

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Gauri L. · Examiné il y a plus d'un an

Prateek C. · Examiné il y a plus d'un an

Jaesung H. · Examiné il y a plus d'un an

임스 제. · Examiné il y a plus d'un an

KANAKADANDI B. · Examiné il y a plus d'un an

TaekHwan P. · Examiné il y a plus d'un an

# Define, load and configure data (ds_train, ds_test), info = tfds.load('fashion_mnist', split=['train', 'test'], with_info=True, as_supervised=True) # Define batch size BATCH_SIZE = 32 # Normalizing and batch processing of data ds_train = ds_train.batch(BATCH_SIZE) ds_test = ds_test.batch(BATCH_SIZE) # Define the model model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)]) Exercise 2 is not working

Taejun S. · Examiné il y a plus d'un an

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Aabid N. · Examiné il y a plus d'un an