Tensorflow คือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ให้บริการโดย Google เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ซที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อใช้อัลกอริทึม แอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ อีกมากมาย ใช้ในการวิจัยและเพื่อการผลิต
แพ็คเกจ 'tensorflow' สามารถติดตั้งบน Windows ได้โดยใช้โค้ดด้านล่าง -
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
print("The training data is being fit to the model ")
history = hrspwr_model.fit(
train_features['Horsepower'], train_labels,
epochs=150,
verbose=0,
validation_split = 0.3)
hist = pd.DataFrame(history.history)
hist['epoch'] = history.epoch
hist.tail() เครดิตโค้ด − https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression
ผลลัพธ์
คำอธิบาย
-
ข้อมูลเหมาะสมกับโมเดลโดยใช้ฟังก์ชัน "พอดี"
-
จำนวนขั้นตอนถูกกำหนดโดยใช้แอตทริบิวต์ "ยุค"
-
ออบเจ็กต์ "ประวัติ" เก็บความคืบหน้าของสถิติที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ป้อน
-
มันถูกแปลงเป็นดาต้าเฟรม
-
ตัวอย่างข้อมูลจะแสดงบนคอนโซล
-
ข้อมูลยังแสดงเป็นภาพอีกด้วย
