1. Gerekli kütüphaneleri import etmek: TensorFlow, Keras, NumPy ve diğer gerekli kütüphaneler 12.

import tensorflow
from tensorflow.keras import Model, datasets, layers
import numpy as np
Kopyala

2. Veri yükleme ve ön işleme: CIFAR-10 gibi bir veri setini yüklemek ve işlemek 13.

(train_batches, validation_batches, test_batches) = preprocessed_dataset()
Kopyala

3. Model yapısını oluşturmak: Temel blokları (ResidualBlocks) ve katmanları (Conv2D, Dense vb.) tanımlamak 13.

inputs, outputs = model_base((config.get("width"), config.get("height"), config.get("dim")))
model = Model(inputs, outputs, name=config.get("name"))
Kopyala

4. Model başlatma ve derleme: Modelin kayıp fonksiyonu, optimizer ve metriklerle derlenmesi 1.

model.compile(loss=config.get("loss"), optimizer=config.get("optim"), metrics=config.get("optim_additional_metrics"))
Kopyala

5. Model eğitimi: Eğitim ve doğrulama veri setlerini kullanarak modelin eğitilmesi 13.

trained_resnet = train_model(resnet, train_batches, validation_batches)
Kopyala

6. Model değerlendirme: Eğitilen modelin test veri seti üzerinde değerlendirilmesi 1.

score = model.evaluate(test_batches, verbose=0)
print(f'Test loss: {score[0]} / Test accuracy: {score[1](https://github.com/christianversloot/machine-learning-articles/blob/main/how-to-build-a-resnet-from-scratch-with-tensorflow-2-and-keras.md)}')
Kopyala