Tensorflow คือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ให้บริการโดย Google เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ซที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อใช้อัลกอริทึม แอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ อีกมากมาย ใช้ในการวิจัยและเพื่อการผลิต
แพ็คเกจ 'tensorflow' สามารถติดตั้งบน Windows ได้โดยใช้บรรทัดโค้ดด้านล่าง -
pip install tensorflow
Tensor เป็นโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ใน TensorFlow ช่วยเชื่อมต่อขอบในแผนภาพการไหล แผนภาพการไหลนี้เรียกว่า 'กราฟการไหลของข้อมูล' เทนเซอร์เป็นเพียงอาร์เรย์หลายมิติหรือรายการ พวกเขาสามารถระบุได้โดยใช้สามคุณลักษณะหลัก -
-
อันดับ − มันบอกเกี่ยวกับมิติของเทนเซอร์ สามารถเข้าใจได้ว่าเป็นลำดับของเทนเซอร์หรือจำนวนมิติในเทนเซอร์ที่กำหนดไว้
-
พิมพ์ − มันบอกเกี่ยวกับประเภทข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบของเทนเซอร์ อาจเป็นเทนเซอร์แบบหนึ่งมิติ สองมิติ หรือ n มิติก็ได้
-
รูปร่าง − เป็นจำนวนแถวและคอลัมน์รวมกัน
เป้าหมายเบื้องหลังปัญหาการถดถอยคือการคาดการณ์ผลลัพธ์ของตัวแปรต่อเนื่องหรือตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่อง เช่น ราคา ความน่าจะเป็น ไม่ว่าฝนจะตกหรือไม่ เป็นต้น ชุดข้อมูลที่เราใช้เรียกว่าชุดข้อมูล 'Auto MPG' ประกอบด้วยการประหยัดเชื้อเพลิงของรถยนต์ในยุค 1970 และ 1980 ซึ่งรวมถึงคุณลักษณะต่างๆ เช่น น้ำหนัก แรงม้า การกระจัด และอื่นๆ ด้วยเหตุนี้ เราจึงต้องคาดการณ์ประสิทธิภาพการใช้เชื้อเพลิงของรถยนต์แต่ละคัน
เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab หรือ Colaboratory ช่วยเรียกใช้โค้ด Python บนเบราว์เซอร์และไม่ต้องมีการกำหนดค่าใดๆ และเข้าถึง GPU ได้ฟรี (หน่วยประมวลผลกราฟิก) Colaboratory ถูกสร้างขึ้นบน Jupyter Notebook ต่อไปนี้เป็นข้อมูลโค้ด -
ตัวอย่าง
def build_compile_model(norm):
model = keras.Sequential([
norm,
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(1)
])
model.compile(loss='mean_absolute_error',
optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001))
return model
print("The model is being built and compiled")
dnn_horsepower_model = build_compile_model(horsepower_normalizer)
print("The statistical summary is being computed")
dnn_horsepower_model.summary() เครดิตโค้ด - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression
ผลลัพธ์
คำอธิบาย
-
ฟังก์ชันชื่อ 'build_compile_model' ถูกกำหนดให้สร้างโมเดลตามลำดับและสร้างเลเยอร์หนาแน่นสามชั้น
-
โมเดลถูกคอมไพล์แล้วและส่งคืนเป็นเอาต์พุตจากฟังก์ชัน
-
การวิเคราะห์ทางสถิติของแบบจำลองจะแสดงบนคอนโซลโดยใช้วิธี "สรุป"
