Instructions to use ChilNik/PR_digits with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Keras
How to use ChilNik/PR_digits with Keras:
# Available backend options are: "jax", "torch", "tensorflow". import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax" import keras model = keras.saving.load_model("hf://ChilNik/PR_digits") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| datasets: | |
| - mnist | |
| library_name: keras | |
| tags: | |
| - code | |
| Модель берет изображение (в данном случае из mnist) определяет цифру которая изображена, делит эту цифру на 2 и выводит остаток от деления. | |
|  | |
| Оптимизаторы: Adam | |
| Размер тренировочного датасета: 60000 | |
| Размер валидационного датасета: 6000 | |
| Размер тестового датасета: 10000 | |
| Результаты обучения: Loss: 0.045721635222435, Accuracy: 0.9848999977111816 |