Apprentissage profond avec Python et TensorFlow: Partie 1 – Création d’un réseau neuronal

La formation en deep learning avec Python et Tensorflow est une étape cruciale pour tous ceux qui souhaitent développer des modèles d’apprentissage profond. Dans cette première partie de notre tutoriel, nous allons vous guider à travers le processus de définition d’un réseau de neurones en utilisant Tensorflow.

Tensorflow est une bibliothèque open-source développée par Google pour le calcul numérique et l’apprentissage automatique. Elle est largement utilisée dans le domaine de l’intelligence artificielle et fournit une infrastructure flexible pour la création et l’entraînement de modèles d’apprentissage en profondeur.

Pour commencer, assurez-vous d’avoir installé Tensorflow sur votre système. Vous pouvez le faire en exécutant la commande suivante dans votre terminal :

pip install tensorflow

Une fois que vous avez installé Tensorflow, vous pouvez commencer à créer votre premier réseau de neurones en utilisant cette bibliothèque. Tout d’abord, importez Tensorflow dans votre script Python en ajoutant la ligne suivante en haut de votre fichier :

import tensorflow as tf

Ensuite, définissez votre réseau de neurones en utilisant les classes et les fonctions fournies par Tensorflow. Pour ce faire, suivez les étapes suivantes :

1. Définir les données d’entrée : Avant de créer votre modèle, vous devez définir les données d’entrée qui seront fournies à votre réseau de neurones. Vous pouvez le faire en utilisant la classe tf.placeholder de Tensorflow. Par exemple, pour un modèle qui prend en entrée des images de taille 28×28 pixels, vous pouvez définir les données d’entrée de la manière suivante :

X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28, 1])

1. Définir les poids et les biais : Ensuite, vous devez définir les poids et les biais de votre réseau de neurones. Vous pouvez le faire en utilisant la classe tf.Variable de Tensorflow. Par exemple, pour un réseau de neurones à une seule couche cachée avec 128 neurones, vous pouvez définir les poids et les biais de la manière suivante :

W = tf.Variable(tf.random_normal([784, 128]))
b = tf.Variable(tf.zeros([128]))

1. Définir la couche cachée : Ensuite, vous pouvez définir la couche cachée de votre réseau de neurones en appliquant une fonction d’activation à la combinaison linéaire des données d’entrée, des poids et des biais. Vous pouvez utiliser la fonction tf.nn.relu pour une activation ReLU, par exemple :

hidden_layer = tf.nn.relu(tf.matmul(tf.reshape(X, [-1, 784]), W) + b)

1. Définir la couche de sortie : Enfin, vous pouvez définir la couche de sortie de votre réseau de neurones en appliquant une fonction d’activation à la sortie de la couche cachée. Pour un problème de classification binaire, vous pouvez utiliser la fonction tf.sigmoid, par exemple :

output_layer = tf.sigmoid(tf.matmul(hidden_layer, W_out) + b_out)

Une fois que vous avez défini votre modèle de réseau de neurones, vous pouvez le compiler en utilisant les classes et les fonctions fournies par Tensorflow. Nous aborderons cela dans la partie suivante de notre tutoriel. Restez à l’écoute pour la suite !