In [ ]:
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Introduzione a TensorFlow 2 per esperti

Note: La nostra comunità di Tensorflow ha tradotto questi documenti. Poichè queste traduzioni sono best-effort, non è garantito che rispecchino in maniera precisa e aggiornata la documentazione ufficiale in inglese. Se avete suggerimenti per migliorare questa traduzione, mandate per favore una pull request al repository Github tensorflow/docs. Per proporsi come volontari alla scrittura o alla review delle traduzioni della comunità contattate la mailing list docs@tensorflow.org.

Questo è un notebook file. I programmi Python sono eseguiti direttamente nel browser—un ottimo modo per imparare e utilizzare TensorFlow. Per seguire questo tutorial, esegui il file notebook in Google Colab cliccando sul bottone in cima a questa pagina.

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Scarica e installa il pacchetto TensorFlow 2:

Importa TensorFlow nel tuo codice:


In [ ]:
import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from tensorflow.keras import Model

Carica e prepara il dataset MNIST.


In [ ]:
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# Add a channels dimension
x_train = x_train[..., tf.newaxis]
x_test = x_test[..., tf.newaxis]

Usa tf.data per raggruppare e mischiare il dataset:


In [ ]:
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    (x_train, y_train)).shuffle(10000).batch(32)

test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)

Costrusci il modello tf.keras usando l'API Keras per creare sottoclassi di modelli:


In [ ]:
class MyModel(Model):
  def __init__(self):
    super(MyModel, self).__init__()
    self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
    self.flatten = Flatten()
    self.d1 = Dense(128, activation='relu')
    self.d2 = Dense(10, activation='softmax')

  def call(self, x):
    x = self.conv1(x)
    x = self.flatten(x)
    x = self.d1(x)
    return self.d2(x)

# Create an instance of the model
model = MyModel()

Scegli un metodo di ottimizzazione e una funzione obiettivo per l'addestramento:


In [ ]:
loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

Seleziona delle metriche per misurare la pertita e l'accuratezza del modello. Queste metriche accumulano i valori alle varie epoche e alla fine stampano il risultato globale.


In [ ]:
train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')
train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')

test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')
test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')

Usa tf.GradientTape per addestrare il modello:


In [ ]:
@tf.function
def train_step(images, labels):
  with tf.GradientTape() as tape:
    predictions = model(images)
    loss = loss_object(labels, predictions)
  gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
  optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

  train_loss(loss)
  train_accuracy(labels, predictions)

Testa il modello:


In [ ]:
@tf.function
def test_step(images, labels):
  predictions = model(images)
  t_loss = loss_object(labels, predictions)

  test_loss(t_loss)
  test_accuracy(labels, predictions)

In [ ]:
EPOCHS = 5

for epoch in range(EPOCHS):
  for images, labels in train_ds:
    train_step(images, labels)

  for test_images, test_labels in test_ds:
    test_step(test_images, test_labels)

  template = 'Epoch {}, Loss: {}, Accuracy: {}, Test Loss: {}, Test Accuracy: {}'
  print(template.format(epoch+1,
                        train_loss.result(),
                        train_accuracy.result()*100,
                        test_loss.result(),
                        test_accuracy.result()*100))

  # Reset the metrics for the next epoch
  train_loss.reset_states()
  train_accuracy.reset_states()
  test_loss.reset_states()
  test_accuracy.reset_states()

Il classificatore di immagini è ora addestrato per circa il 98% di accuratezza su questo insieme di dati. Per approfondire, leggi i tutorials di TensorFlow.