03 - TENSORFLOW CORE
Contents
03 - TENSORFLOW CORE¶
¿Qué es el cómputo simbólico?¶
01 - Introducción al cómputo simbólico: Video 10mins
Introducimos qué es y para qué sirve el cómputo simbólico, usando sympy
.
02 - Grafos computacionales: Video 18mins
Explicamos la noción de grafo computacional, que es central en Tensorflow, y la necesidad de alinear la manipulación simbólica de expresiones con la capacidad de ejecución de código.
03 - Obtención automática del gradiente para regresión lineal: Video 15mins
Ilustramos cómo podemos obtener el gradiente de una función de costo (o de pérdida) con herramientas estándar de cómputo simbólico.
Cómputo simbólico con Tensorflow
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04 - Tensorflow Overview: Video 13mins
Describimos la organización general de Tensorflow.
05 - Cómputo simbólico en Tensorflow
: Video 10mins
Mostramos cómo Tensorflow manipula expresiones simbólicas.
06 - ¿Qué es un tensor?: Video 14mins
Desarrollamos un ejemplo de cálculo del gradiente con tensores.
07 - Custom implementations: Video 21mins
Mostramos cómo integrar con Tensorflow nuestras propias implementaciones de los distintos componentes del proceso de construcción y entrenamiento de un modelo, usando toda la potencial del motor simbólico de Tensorflow.
08 - Necesidad de tf.funcion
: Video 11mins
Explicamos qué es tf.function
y como contribuye a la eficiencia de la evalución de expresiones simbólicas.
09 - Rendimiento de tf.function
: Video 16mins
Realizamos varios experimentos para entender en qué circunstancias podemos usar tf.function
.
Batch normalization¶
10 - Histogramas de activaciones: Video 10mins
Describimos cómo se construyen los histogramas de activaciones de cada capa con cada batch de datos, para inspeccionar la evolución de una red neuronal durante el entrenamiento.
11 - Covariate shift: Video 12mins
Explicamos la intuición detrás del covariate shift y por qué es importante en el contexto de deep learning.
12 - Batch normalization: Video 15mins
Mostramos como a través de batch normalization controlamos las distribuciones de entrada a distintos puntos de una red neuronal y desarrollamos un experimento para verificarlo en la práctica.
LABORATORIOS¶
LAB 1 - Tensorflow subclassing: Video 5mins
Laboratorio para crear un modelo estándar de Tensorflow.
LAB 2 - Tensorflow low level: Video 11mins
Laboratorio para adquirir práctica con la manipulación de modelos y gradientes en Tensorflow.