Códigos desatualizados

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  • #42171

    Boa noite, somente para constatar nesta aula tive que modificar códigos que estavam no drive por não executarem:

    De:
    from keras.utils import np_utils
    Para:
    from keras import utils

    De:
    from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
    Para:
    from scikeras.wrappers import KerasClassifier

    De:buld_in (em breve estará desatualizado)
    Para: model

    Como estou aprendendo redes neurais ( este é o intuito de  estar estudando), tenho receio que algo comando futuro desatualizado eu não conseguir a correção, sendo assim seria possível atualizarem os fontes das aulas de redes neurais.
    Em aulas anteriores também tive que alterar alguns códigos para executar, porém como está mais recorrente resolvi solicitar o apoio de vocês.
    Muito obrigado.

    #42172

    errata:
    de: build_fn

    para: model

    #42177
    Fábio Spak
    Participante

      Olá Gabriel, chegou a utilizar o anexo de código atualizado na seção de downloads?

      Fabio

      #42185

      Olá, bom dia obrigado pelo retorno.

      Sim, usei o fonte do drive.

      #42248

      Fiz mais atualizações, da forma abaixo executou

      import pandas as pd
      import tensorflow as tf # atualizado: tensorflow==2.0.0-beta1
      from tensorflow.keras.models import Sequential # atualizado: tensorflow==2.0.0-beta1
      from tensorflow.keras.layers import Dense # atualizado: tensorflow==2.0.0-beta1
      #from keras.utils import np_utils
      from keras import utils

      #from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
      from scikeras.wrappers import KerasClassifier
      from sklearn.model_selection import cross_val_score
      from tensorflow.keras import backend as k # atualizado: tensorflow==2.0.0-beta1

      base = pd.read_csv(‘iris.csv’)
      previsores = base.iloc[:, 0:4].values
      classe = base.iloc[:, 4].values
      from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
      labelencoder = LabelEncoder()
      classe = labelencoder.fit_transform(classe)
      classe_dummy = utils.to_categorical(classe)

      def criar_rede(): # atualizado: tensorflow==2.0.0-beta1
      k.clear_session()
      classificador = Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(units=4, activation = ‘relu’, input_dim=4),
      tf.keras.layers.Dense(units=4, activation = ‘relu’),
      tf.keras.layers.Dense(units=3, activation = ‘softmax’)])
      classificador.compile(optimizer = ‘adam’, loss = ‘categorical_crossentropy’,
      metrics = [‘categorical_accuracy’])
      return classificador

      classificador = KerasClassifier(build_fn = criar_rede,
      epochs = 1000,
      batch_size = 10)
      resultados = cross_val_score(estimator = classificador,
      X = previsores, y = classe_dummy,
      cv = 10, scoring = ‘accuracy’)
      media = resultados.mean()
      desvio = resultados.std()

      #42397
      Fábio Spak
      Participante

        Olá Gabriel, que bom que deu certo 😉

        Fabio

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