{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "rX8mhOLljYeM"
   },
   "source": [
    "##### Copyright 2019 The TensorFlow Authors."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-09-22T18:05:39.164365Z",
     "iopub.status.busy": "2020-09-22T18:05:39.163738Z",
     "iopub.status.idle": "2020-09-22T18:05:39.165654Z",
     "shell.execute_reply": "2020-09-22T18:05:39.166069Z"
    },
    "id": "BZSlp3DAjdYf"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
    "# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
    "# You may obtain a copy of the License at\n",
    "#\n",
    "# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
    "#\n",
    "# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
    "# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
    "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
    "# See the License for the specific language governing permissions and\n",
    "# limitations under the License."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "3wF5wszaj97Y"
   },
   "source": [
    "# TensorFlow 2 início rápido para iniciantes"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "DUNzJc4jTj6G"
   },
   "source": [
    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\" />Ver em TensorFlow.org</a>\n",
    "  </td>\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/pt-br/tutorials/quickstart/beginner.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\" />Executar no Google Colab</a>\n",
    "  </td>\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/pt-br/tutorials/quickstart/beginner.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\" />Ver código fonte no GitHub</a>\n",
    "  </td>\n",
    "  <td>\n",
    "    <a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/pt-br/tutorials/quickstart/beginner.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\" />Baixar notebook</a>\n",
    "  </td>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "04QgGZc9bF5D"
   },
   "source": [
    "Esta breve introdução usa [Keras] (https://www.tensorflow.org/guide/keras/overview) para:\n",
    "\n",
    "1. Criar uma rede neural que classifique imagens.\n",
    "2. Treinar essa rede neural.\n",
    "3. E, finalmente, avaliar a precisão do modelo."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "hiH7AC-NTniF"
   },
   "source": [
    "Este é um arquivo de bloco de notas [Google Colaboratory] (https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb). Os programas Python são executados diretamente no navegador - uma ótima maneira de aprender e usar o TensorFlow. Para seguir este tutorial, execute o bloco de anotações no Google Colab clicando no botão na parte superior desta página.\n",
    "\n",
    "1. No Colab, conecte-se a um tempo de execução do Python: No canto superior direito da barra de menus, selecione *CONNECT*.\n",
    "2. Execute todas as células de código do notebook: Selecione *Tempo de execução* > *Executar tudo*."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "nnrWf3PCEzXL"
   },
   "source": [
    "Baixe e instale o pacote TensorFlow 2. Importe o TensorFlow para o seu programa:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-09-22T18:05:39.171531Z",
     "iopub.status.busy": "2020-09-22T18:05:39.170900Z",
     "iopub.status.idle": "2020-09-22T18:05:44.688595Z",
     "shell.execute_reply": "2020-09-22T18:05:44.687838Z"
    },
    "id": "0trJmd6DjqBZ"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals\n",
    "\n",
    "# Install TensorFlow\n",
    "try:\n",
    "  # %tensorflow_version only exists in Colab.\n",
    "  %tensorflow_version 2.x\n",
    "except Exception:\n",
    "  pass\n",
    "\n",
    "import tensorflow as tf"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "7NAbSZiaoJ4z"
   },
   "source": [
    "Carregue e prepare o [conjunto de dados MNIST] (http://yann.lecun.com/exdb/mnist/). Converta as amostras de números inteiros em números de ponto flutuante:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-09-22T18:05:44.693291Z",
     "iopub.status.busy": "2020-09-22T18:05:44.692640Z",
     "iopub.status.idle": "2020-09-22T18:05:45.119750Z",
     "shell.execute_reply": "2020-09-22T18:05:45.120150Z"
    },
    "id": "7FP5258xjs-v"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "mnist = tf.keras.datasets.mnist\n",
    "\n",
    "(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()\n",
    "x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "BPZ68wASog_I"
   },
   "source": [
    "Crie o modelo `tf.keras.Sequential` empilhando camadas. Escolha uma função otimizadora e de perda para treinamento:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-09-22T18:05:45.127113Z",
     "iopub.status.busy": "2020-09-22T18:05:45.124927Z",
     "iopub.status.idle": "2020-09-22T18:05:47.062534Z",
     "shell.execute_reply": "2020-09-22T18:05:47.062919Z"
    },
    "id": "h3IKyzTCDNGo"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model = tf.keras.models.Sequential([\n",
    "  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),\n",
    "  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),\n",
    "  tf.keras.layers.Dropout(0.2),\n",
    "  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')\n",
    "])\n",
    "\n",
    "model.compile(optimizer='adam',\n",
    "              loss='sparse_categorical_crossentropy',\n",
    "              metrics=['accuracy'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "ix4mEL65on-w"
   },
   "source": [
    "Treine e avalie o modelo:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-09-22T18:05:47.067314Z",
     "iopub.status.busy": "2020-09-22T18:05:47.066708Z",
     "iopub.status.idle": "2020-09-22T18:06:01.664667Z",
     "shell.execute_reply": "2020-09-22T18:06:01.665169Z"
    },
    "id": "F7dTAzgHDUh7"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/5\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "   1/1875 [..............................] - ETA: 0s - loss: 2.3842 - accuracy: 0.0625"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  37/1875 [..............................] - ETA: 2s - loss: 1.4470 - accuracy: 0.5887"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  73/1875 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 1.1136 - accuracy: 0.6807"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 109/1875 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 0.9438 - accuracy: 0.7305"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 145/1875 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.8289 - accuracy: 0.7636"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 181/1875 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.7578 - accuracy: 0.7826"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 218/1875 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.7046 - accuracy: 0.7960"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 254/1875 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.6649 - accuracy: 0.8081"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 290/1875 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.6295 - accuracy: 0.8185"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 326/1875 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.6001 - accuracy: 0.8266"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 362/1875 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.5743 - accuracy: 0.8342"
     ]
    },
    {
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 393/1875 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.5522 - accuracy: 0.8410"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 426/1875 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.5359 - accuracy: 0.8463"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 458/1875 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.5199 - accuracy: 0.8506"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 490/1875 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.5072 - accuracy: 0.8544"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 522/1875 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 0.4935 - accuracy: 0.8579"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
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      "1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.1097 - accuracy: 0.9674\n"
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      "1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.0910 - accuracy: 0.9725\n"
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      "  35/1875 [..............................] - ETA: 2s - loss: 0.0758 - accuracy: 0.9795"
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