Tensorflow คือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ให้บริการโดย Google เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อใช้อัลกอริทึม แอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ อีกมากมาย ใช้ในการวิจัยและเพื่อการผลิต
แพ็คเกจ 'tensorflow' สามารถติดตั้งบน Windows ได้โดยใช้บรรทัดโค้ดด้านล่าง -
pip install tensorflow
Tensor เป็นโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ใน TensorFlow ช่วยเชื่อมต่อขอบในแผนภาพการไหล แผนภาพการไหลนี้เรียกว่า 'กราฟการไหลของข้อมูล' เทนเซอร์เป็นเพียงอาร์เรย์หลายมิติหรือรายการ
เป้าหมายเบื้องหลังปัญหาการถดถอยคือการคาดการณ์ผลลัพธ์ของตัวแปรต่อเนื่องหรือตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่อง เช่น ราคา ความน่าจะเป็น ฝนจะตกหรือไม่ 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 plot_loss(history):
plt.plot(history.history['loss'], label='loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss')
plt.ylim([0, 10])
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Error [MPG]')
plt.legend()
plt.grid(True)
plot_loss(history)
test_results = {}
test_results['hrspwr_model'] = hrspwr_model.evaluate(
test_features['Horsepower'],
test_labels, verbose=0) เครดิตโค้ด − https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression
ผลลัพธ์
คำอธิบาย
-
ฟังก์ชัน "ประเมิน" ใช้เพื่อทำความเข้าใจว่าตัวแบบสรุปข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้ดีเพียงใด
-
ข้อมูลนี้แสดงเป็นภาพบนคอนโซล
