{"id":358760,"date":"2024-05-21T00:18:34","date_gmt":"2024-05-21T00:18:34","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=358760"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=358760","title":{"rendered":"<span>\u0418\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0430 Python \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c TensorFlow \u0438 Keras<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u0418\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u043e\u0441\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u043c\u0438\u0440\u0435. \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u044b \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u044f\u044e\u0442 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e-\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u044f\u0437\u044b\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Python. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u044e \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a TensorFlow \u0438 Keras, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 Python \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c.<\/p>\n<p>TensorFlow &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 Google. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c, \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440. Keras &#8212; \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TensorFlow \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0431\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434\u0430. Keras \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c\u0443 API.<\/p>\n<p>\u0426\u0435\u043b\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 &#8212; \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0430\u043c\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a TensorFlow \u0438 Keras \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 Python. \u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438, \u044d\u0442\u0430\u043f\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0435\u0439\u0441\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f TensorFlow \u0438 Keras \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0432 \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 Python \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430<\/p>\n<h2>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438<\/h2>\n<blockquote>\n<p>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435&#8230;<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0443 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0440\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043e\u043a \u0432 \u043c\u043e\u0437\u0433\u0435. \u041e\u043d\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0434 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u043c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0435\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 &#8212; \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c, \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u043c. \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b.<\/p>\n<p>\u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432, \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0438. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 &#8212; \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432.<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f.<\/p>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438.<\/p>\n<h4>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c<\/h4>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c (reinforcement learning) &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043a \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0443, \u0430 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 &#8212; \u043a \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c\u0443.<\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0442\u044c \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0439, \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f, \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 &#171;\u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435&#187; \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b \u0438\u043b\u0438 \u0448\u0442\u0440\u0430\u0444\u0430 \u0437\u0430 \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f. \u0426\u0435\u043b\u044c &#8212; \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u0443\u044e \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0443.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0442\u0430\u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0433\u0440, \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0442\u043e\u0440\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0439. \u0421\u0435\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0445\u043e\u0434\u044b.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c (supervised learning) \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0421\u0435\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0421\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441 &#171;\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438&#187; (digits dataset) \u0438 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b.<\/p>\n<h2>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 TensorFlow \u0432 Python<\/h2>\n<h4>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 TensorFlow<\/h4>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TensorFlow \u0432 Python, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 pip:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip install tensorflow <\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e TensorFlow \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435 Python:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import tensorflow as tf <\/code><\/pre>\n<p>TensorFlow \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0439 API (tf.keras) \u0438 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0439 API. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0439 API \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b.<\/p>\n<p>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers <\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c TensorFlow \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<h4>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/h4>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e-\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 TensorFlow \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 &#8212; \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c 3 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e-\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f \u0441 64, 32 \u0438 10 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))  model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(10))  <\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438: \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.compile(optimizer='adam',               loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),               metrics=['accuracy']) <\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.fit(train_images, train_labels, epochs=5) <\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<h4>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439<\/h4>\n<p>TensorFlow \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 (Dense) &#8212; \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 (Conv2D, Conv3D) &#8212; \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0443\u043b\u0438\u043d\u0433 \u0441\u043b\u043e\u0438 (MaxPooling2D) &#8212; \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 (LSTM, GRU) &#8212; \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 RNN \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043b\u043e\u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 (BatchNormalization) &#8212; \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 (ReLU, LeakyReLU, Sigmoid, Softmax \u0438 \u0434\u0440.) &#8212; \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0435\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c (Losses) &#8212; MSE, CrossEntropy, SparseCategoricalCrossentropy \u0438 \u0434\u0440.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b (Optimizers) &#8212; Adam, SGD, RMSprop \u0438 \u0434\u0440. \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<h4>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432 TensorFlow<\/h4>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443. \u0412 TensorFlow \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<p>TensorBoard &#8212; \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a, \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">tensorboard = TensorBoard(log_dir=\"logs\")  model.fit(data, labels, epochs=10, callbacks=[tensorboard])  <\/code><\/pre>\n<p>TensorBoard \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0435 \u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Keras:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">layer = model.layers[2] activations = layer.activations   import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(activations[0][0,:,:], cmap='viridis') <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c, \u043d\u0430 \u0447\u0442\u043e \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u044b \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0443 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0432 TensorFlow.<\/p>\n<h2>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Keras \u0432 Python<\/h2>\n<h4>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 Keras<\/h4>\n<p>Keras &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e-\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f Python, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TensorFlow \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0431\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434\u0430. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c Keras \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 pip:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip install keras <\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import keras from keras import models from keras import layers <\/code><\/pre>\n<p>Keras \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 API \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<p><em>\u0412 Keras \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/em><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (Sequential) &#8212; \u0434\u043b\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0435\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (Functional) &#8212; \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445.<\/p>\n<p><strong><em>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Sequential \u0432 Keras<\/em><\/strong><\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 Keras, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f API Sequential:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model = keras.Sequential()  model.add(keras.layers.Dense(32, activation='relu')) model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) <\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043b\u043e\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0437\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 add(). \u042d\u0442\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u0443\u044e \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])   model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=5) <\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e Sequential API \u0432 Keras \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<p><strong><em>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Functional \u0432 Keras<\/em><\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0432 Keras \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 API:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">inputs = keras.Input(shape=(32,))  x = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs) x = layers.Dense(64, activation='relu')(x) outputs = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)  model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) <\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0442\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438, \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0432\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Sequential \u0432 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Functional.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u043e\u0439 API \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e-\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 Keras.<\/p>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 Keras \u043a\u0430\u043a &#171;\u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u043a\u0438&#187; \u043d\u0430\u0434 TensorFlow<\/strong><\/p>\n<p>Keras \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u044f\u0434 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 TensorFlow:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 API \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 TensorFlow \u043a\u0430\u043a \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u043c \u0431\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c Keras \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c TensorFlow \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0432 Keras:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 (LSTM, GRU) \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 GAN \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Keras \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0442\u0438\u043f\u044b \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<h2>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<\/h2>\n<h4>\u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 TensorFlow<\/h4>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 TensorFlow \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f &#8212; \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 &#8212; MNIST, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 70 000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440 0-9.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432 TensorFlow:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0421\u043b\u043e\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0443\u043b\u0438\u043d\u0433 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">model = tf.keras.Sequential()  model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) <\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 MNIST:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64) <\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0441 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e!<\/p>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 &#8212; \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e TensorFlow.<\/p>\n<h4>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e RNN<\/h4>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 (RNN) \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 RNN \u043d\u0430 TensorFlow \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e RNN-\u0441\u0435\u0442\u044c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c lstm-\u0441\u043b\u043e\u0435\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.LSTM(128, input_shape=(None, 1)))  model.add(tf.keras.layers.Dense(1))  model.compile(loss='mae', optimizer='adam') <\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e \u0446\u0435\u043d\u0430\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0437\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430 \u0446\u0435\u043d\u044b \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.fit(X_train, y_train, epochs=10) <\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e RNN \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0446\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">prediction = model.predict(X_test) <\/code><\/pre>\n<p>LSTM-\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432: \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0434\u0440.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<h4>\u0420\u0435\u0437\u044e\u043c\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 Python \u0441 TensorFlow<\/h4>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 TensorFlow \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python.<\/p>\n<p>TensorFlow \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0433\u0438\u0431\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0438\u043f\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440: \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e-\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0445, \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445, \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0440\u0443\u0433 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447: \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0440\u0435\u0447\u0438, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u0440.<\/p>\n<p>\u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u043c \u0438 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u043c API \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 TensorFlow \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0443, \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<h4>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e TensorFlow \u0438 Keras<\/h4>\n<p>TensorFlow \u0438 Keras &#8212; \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 Python. \u0412\u043e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0441 Keras \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 API. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Sequential \u0438 Functional API.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e TensorFlow, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u0442\u044c \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (VGG, ResNet, Inception \u0438 \u0434\u0440.) \u043a\u0430\u043a \u0431\u0430\u0437\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f transfer learning \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b: \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, RNN \u0438 LSTM \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438: dropout, batch normalization \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e TensorBoard.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b: \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439, \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439, \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b (\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435\u0439, \u044d\u043f\u043e\u0445\u0438) \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044f \u044d\u0442\u0438\u043c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c, \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c TensorFlow \u0438 Keras \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/770554\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/770554\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u0418\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u043e\u0441\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u043c\u0438\u0440\u0435. \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u044b \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u044f\u044e\u0442 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e-\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u044f\u0437\u044b\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Python. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u044e \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a TensorFlow \u0438 Keras, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 Python \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c.<\/p>\n<p>TensorFlow &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 Google. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c, \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440. Keras &#8212; \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TensorFlow \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0431\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434\u0430. Keras \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c\u0443 API.<\/p>\n<p>\u0426\u0435\u043b\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 &#8212; \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0430\u043c\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a TensorFlow \u0438 Keras \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 Python. \u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438, \u044d\u0442\u0430\u043f\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0435\u0439\u0441\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f TensorFlow \u0438 Keras \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0432 \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 Python \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430<\/p>\n<h2>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438<\/h2>\n<blockquote>\n<p>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435&#8230;<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0443 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0440\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043e\u043a \u0432 \u043c\u043e\u0437\u0433\u0435. \u041e\u043d\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0434 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u043c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0435\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 &#8212; \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c, \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u043c. \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b.<\/p>\n<p>\u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432, \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0438. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 &#8212; \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432.<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f.<\/p>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438.<\/p>\n<h4>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c<\/h4>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c (reinforcement learning) &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043a \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0443, \u0430 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 &#8212; \u043a \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c\u0443.<\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0442\u044c \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0439, \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f, \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 &#171;\u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435&#187; \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b \u0438\u043b\u0438 \u0448\u0442\u0440\u0430\u0444\u0430 \u0437\u0430 \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f. \u0426\u0435\u043b\u044c &#8212; \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u0443\u044e \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0443.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0442\u0430\u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0433\u0440, \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0442\u043e\u0440\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0439. \u0421\u0435\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0445\u043e\u0434\u044b.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c (supervised learning) \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0421\u0435\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0421\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441 &#171;\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438&#187; (digits dataset) \u0438 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b.<\/p>\n<h2>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 TensorFlow \u0432 Python<\/h2>\n<h4>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 TensorFlow<\/h4>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TensorFlow \u0432 Python, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 pip:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip install tensorflow <\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e TensorFlow \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435 Python:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import tensorflow as tf <\/code><\/pre>\n<p>TensorFlow \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0439 API (tf.keras) \u0438 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0439 API. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0439 API \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b.<\/p>\n<p>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers <\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c TensorFlow \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<h4>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/h4>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e-\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 TensorFlow \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 &#8212; \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c 3 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e-\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f \u0441 64, 32 \u0438 10 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))  model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(10))  <\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438: \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.compile(optimizer='adam',               loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),               metrics=['accuracy']) <\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.fit(train_images, train_labels, epochs=5) <\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<h4>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439<\/h4>\n<p>TensorFlow \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 (Dense) &#8212; \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 (Conv2D, Conv3D) &#8212; \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0443\u043b\u0438\u043d\u0433 \u0441\u043b\u043e\u0438 (MaxPooling2D) &#8212; \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 (LSTM, GRU) &#8212; \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 RNN \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043b\u043e\u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 (BatchNormalization) &#8212; \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 (ReLU, LeakyReLU, Sigmoid, Softmax \u0438 \u0434\u0440.) &#8212; \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0435\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c (Losses) &#8212; MSE, CrossEntropy, SparseCategoricalCrossentropy \u0438 \u0434\u0440.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b (Optimizers) &#8212; Adam, SGD, RMSprop \u0438 \u0434\u0440. \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<h4>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432 TensorFlow<\/h4>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443. \u0412 TensorFlow \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<p>TensorBoard &#8212; \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a, \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">tensorboard = TensorBoard(log_dir=\"logs\")  model.fit(data, labels, epochs=10, callbacks=[tensorboard])  <\/code><\/pre>\n<p>TensorBoard \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0435 \u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Keras:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">layer = model.layers[2] activations = layer.activations   import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(activations[0][0,:,:], cmap='viridis') <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c, \u043d\u0430 \u0447\u0442\u043e \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u044b \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0443 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0432 TensorFlow.<\/p>\n<h2>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Keras \u0432 Python<\/h2>\n<h4>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 Keras<\/h4>\n<p>Keras &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e-\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f Python, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TensorFlow \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0431\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434\u0430. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c Keras \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 pip:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip install keras <\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import keras from keras import models from keras import layers <\/code><\/pre>\n<p>Keras \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 API \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<p><em>\u0412 Keras \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/em><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (Sequential) &#8212; \u0434\u043b\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0435\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (Functional) &#8212; \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445.<\/p>\n<p><strong><em>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Sequential \u0432 Keras<\/em><\/strong><\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 Keras, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f API Sequential:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model = keras.Sequential()  model.add(keras.layers.Dense(32, activation='relu')) model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) <\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043b\u043e\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0437\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 add(). \u042d\u0442\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u0443\u044e \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])   model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=5) <\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e Sequential API \u0432 Keras \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<p><strong><em>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Functional \u0432 Keras<\/em><\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0432 Keras \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 API:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">inputs = keras.Input(shape=(32,))  x = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs) x = layers.Dense(64, activation='relu')(x) outputs = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)  model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) <\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0442\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438, \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0432\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Sequential \u0432 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Functional.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u043e\u0439 API \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e-\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 Keras.<\/p>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 Keras \u043a\u0430\u043a &#171;\u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u043a\u0438&#187; \u043d\u0430\u0434 TensorFlow<\/strong><\/p>\n<p>Keras \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u044f\u0434 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 TensorFlow:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 API \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 TensorFlow \u043a\u0430\u043a \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u043c \u0431\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434\u043e\u043c<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c Keras \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c TensorFlow \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0432 Keras:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 (LSTM, GRU) \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 GAN \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Keras \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0442\u0438\u043f\u044b \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<h2>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<\/h2>\n<h4>\u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438<\/h><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-358760","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/358760","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=358760"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/358760\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=358760"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=358760"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=358760"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}