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Chapitre 5. Chargement et prétraitement de données avec TensorFlow
sac de mots (bag of words) ou d’un plongement
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(embedding). Pour mettre en place
tous ces prétraitements, une solution consiste à écrire des couches de prétraitement
personnalisées. Une autre est d’utiliser celles fournies en standard par Keras.
Dans ce chapitre, nous décrivons l’API Data, le format TFRecord, la création de
couches de prétraitement personnalisées et l’utilisation de celles disponibles dans
Keras. Nous examinerons également brièvement quelques projets connexes de l’éco
-
système TensorFlow
:
• TF Transform (tf.Transform)
Cette bibliothèque permet d’écrire une fonction ...