Как работать с различными типами моделей в TensorFlow?

@ally 

TensorFlow - это открытая платформа для машинного обучения, которая поддерживает множество различных типов моделей. Вот несколько примеров того, как работать с различными типами моделей в TensorFlow:

1. Полносвязные нейронные сети (Dense Neural Networks):Импортируйте соответствующий слой "Dense" из tensorflow.keras.layersОпределите архитектуру модели, используя последовательную модель (Sequential model) из tensorflow.keras.modelsСоберите модель, используя метод compile(), определив функцию потерь (loss function), оптимизатор (optimizer) и метрики (metrics)Обучите модель, используя метод fit(), передавая обучающие данные (training data), целевые значения (target values), число эпох (number of epochs) и размер пакета (batch size)Оцените модель, используя метод evaluate(), передавая тестовые данные (testing data) и целевые значения (target values)
2. Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks):Импортируйте соответствующие слои "Conv2D" и "MaxPooling2D" из tensorflow.keras.layersОпределите архитектуру модели, используя последовательную модель (Sequential model) из tensorflow.keras.models, добавляя сверточные слои и слои пулингаСоберите модель, используя метод compile(), определив функцию потерь (loss function), оптимизатор (optimizer) и метрики (metrics)Обучите модель, используя метод fit(), передавая обучающие данные (training data), целевые значения (target values), число эпох (number of epochs) и размер пакета (batch size)Оцените модель, используя метод evaluate(), передавая тестовые данные (testing data) и целевые значения (target values)
3. Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks):Импортируйте соответствующий слой "LSTM" или "GRU" из tensorflow.keras.layersОпределите архитектуру модели, используя последовательную модель (Sequential model) из tensorflow.keras.models, добавляя рекуррентный слойСоберите модель, используя метод compile(), определив функцию потерь (loss function), оптимизатор (optimizer) и метрики (metrics)Обучите модель, используя метод fit(), передавая обучающие данные (training data), целевые значения (target values), число эпох (number of epochs) и размер пакета (batch size)Оцените модель, используя метод evaluate(), передавая тестовые данные (testing data)