Computer >> คอมพิวเตอร์ >  >> การเขียนโปรแกรม >> Python

Tensorflow สามารถใช้กับชุดข้อมูล Illiad เพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลทดสอบทำงานได้ดีเพียงใดโดยใช้ Python


Tensorflow คือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ให้บริการโดย Google เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อใช้อัลกอริทึม แอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ อีกมากมาย ใช้ในการวิจัยและเพื่อการผลิต มีเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่ช่วยในการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากใช้ NumPy และอาร์เรย์หลายมิติ อาร์เรย์หลายมิติเหล่านี้เรียกอีกอย่างว่า "เทนเซอร์"

เฟรมเวิร์กรองรับการทำงานกับโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก สามารถปรับขนาดได้สูงและมาพร้อมกับชุดข้อมูลยอดนิยมมากมาย ใช้การคำนวณ GPU และจัดการทรัพยากรโดยอัตโนมัติ มันมาพร้อมกับไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมากและได้รับการสนับสนุนและจัดทำเป็นเอกสารอย่างดี เฟรมเวิร์กมีความสามารถในการใช้งานโมเดล Deep Neural Network ฝึกอบรม และสร้างแอปพลิเคชันที่คาดการณ์ลักษณะที่เกี่ยวข้องของชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

Tensor เป็นโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ใน TensorFlow ช่วยเชื่อมต่อขอบในแผนภาพการไหล แผนภาพการไหลนี้เรียกว่า 'กราฟการไหลของข้อมูล' เทนเซอร์เป็นเพียงอาร์เรย์หลายมิติหรือรายการ

เราจะใช้ชุดข้อมูลของ Illiad ซึ่งมีข้อมูลข้อความของงานแปลสามงานจาก William Cowper, Edward (Earl of Derby) และ Samuel Butler โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนเพื่อระบุตัวแปลเมื่อมีการให้ข้อความบรรทัดเดียว ไฟล์ข้อความที่ใช้ได้รับการประมวลผลล่วงหน้า ซึ่งรวมถึงการนำส่วนหัวและส่วนท้ายของเอกสาร หมายเลขบรรทัด และชื่อบทออก

เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab หรือ Colaboratory ช่วยเรียกใช้โค้ด Python บนเบราว์เซอร์และไม่ต้องมีการกำหนดค่าใดๆ และเข้าถึง GPU ได้ฟรี (หน่วยประมวลผลกราฟิก) Colaboratory สร้างขึ้นบน Jupyter Notebook

ตัวอย่าง

ต่อไปนี้เป็นข้อมูลโค้ด -

print("Testing the model on new data")
inputs = [
   "the allies, and his armour flashed about him so that he seemed to all",
   "And with loud clangor of his arms he fell.",
   "Join'd to th' Ionians with their flowing robes,",
]
print("The predict method is being called")
predicted_scores = export_model.predict(inputs)
predicted_labels = tf.argmax(predicted_scores, axis=1)
for input, label in zip(inputs, predicted_labels):
   print("The question is : ", input)
   print("The predicted label is : ", label.numpy())

เครดิตโค้ด – https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text

ผลลัพธ์

Testing the model on new data
The predict method is being called
The question is : the allies, and his armour flashed about him so that he seemed to all
The predicted label is : 2
The question is : And with loud clangor of his arms he fell.
The predicted label is : 0
The question is : Join'd to th' Ionians with their flowing robes,
The predicted label is : 1

คำอธิบาย

  • เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้วและพอดีกับข้อมูลการฝึก ข้อมูลนั้นจะถูกทดสอบกับข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน

  • วิธีการ 'ทำนาย' ถูกเรียกบนข้อมูลการทดสอบ

  • ตัวอย่างป้ายกำกับที่คาดคะเนบางส่วนจะแสดงพร้อมกับคำถามที่เกี่ยวข้อง