パラメーターを追加しています。データの正確な出力値が指定したファイルに書き込まれます。モジュールの出力ノードに使用している変数名であったためです。ファイルのコンテンツは以下のようになります。つのテスト項目に対応しています。つのテスト項目は正しく予測されています。対応するため、誤った予測です。対応するため、これらの予測はすべて正確です。対応するため、これらの予測もすべて正確です。モジュールは精度メトリックと誤差メトリックをシェルに出力しますが、個別のテスト項目のうちどれが正確で、どれが間違っているかは示しません。モジュールは、正確な出力値をファイルに書き込むため、それらの出力値を使ってどのテスト項目が誤って予測されているかを判断できます。このモジュールは以下のように定義されています。"true"]このモジュールを実行すると、トレーニング済みのモデルの重みとバイアスの値がファイルに保存されます。付加されたものになります。個のファイルが見つかります。使うためにバイナリ形式で保存されるトレーニング後のモデルです。ネットワークをトレーニングする場合は数時間から数日間かかると考えられます。設定したことを思い出してください。ツールは定期的にトレーニング情報を保存するため、システム障害が発生した場合、最初からトレーニングをやり直す必要はありません。(数行を削除しています)。桁に切り捨てられているのがわかります。ファイルの後半は以下のとおりです。つの出力ノードがありました。予測トレーニング済みのモデルを用意したら、そのモデルを使って予測を実行します。ツールを使うことです。デモではこの手法を使います。いうファイル名で保存します。いう構成ファイルを作成します。完全なファイルを示します。いうファイルに保存されます。対応付けられ、「青」になります。あることが簡単にわかります。スクリプトを使用する方法があります。ネットワークを運用し、ドキュメントを理解するには十分だと考えています。操作するところに発揮されます。ツールは開発途中なので、本稿が公開されるころには一部の詳細が変更されている場合があります。チームからは変更はわずかなものになると聞いていますので、今回紹介したデモはそれほど苦労せずに変更できると思います。複数のマイクロソフト製品にも携わってきました。心より感謝いたします。Cookie利用条件サイトのフィードバック。