Tensorflow คือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ให้บริการโดย Google เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ซที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อใช้อัลกอริทึม แอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ อีกมากมาย ใช้ในการวิจัยและเพื่อการผลิต
แพ็คเกจ 'tensorflow' สามารถติดตั้งบน Windows ได้โดยใช้บรรทัดโค้ดด้านล่าง -
pip install tensorflow
ชุดข้อมูล 'IMDB' มีบทวิจารณ์ภาพยนตร์มากกว่า 50,000 เรื่อง โดยทั่วไปชุดข้อมูลนี้ใช้กับการดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab หรือ Colaboratory ช่วยเรียกใช้โค้ด Python บนเบราว์เซอร์และไม่ต้องมีการกำหนดค่าใดๆ และเข้าถึง GPU ได้ฟรี (หน่วยประมวลผลกราฟิก) Colaboratory สร้างขึ้นบน Jupyter Notebook
Folloiwng เป็นข้อมูลโค้ดเพื่อสร้างพล็อตที่แสดงให้เห็นภาพการฝึกอบรมและความถูกต้องในการตรวจสอบในชุดข้อมูล IMDB ที่ผ่านการฝึกอบรม -
ตัวอย่าง
plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show() เครดิตโค้ด − https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/text_classification
ผลลัพธ์
คำอธิบาย
-
เมื่อข้อมูลเข้ากับโมเดลแล้ว จะต้องเปรียบเทียบค่าจริงและค่าที่คาดการณ์ไว้
-
วิธีที่ดีที่สุดในการทำเช่นนี้คือการสร้างภาพข้อมูล
-
ดังนั้น ไลบรารี 'matplotlib' จึงใช้เพื่อพล็อตความถูกต้องเกี่ยวกับชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้อง
-
ขึ้นอยู่กับจำนวนขั้นตอน (หรือยุค) ที่ใช้ในการฝึกอบรมข้อมูลให้พอดีกับแบบจำลอง
