บทนำ
TensorFlow เฟรมเวิร์ก ML จาก Google โค้ดเปิด ใช้กับ Python ใช้ในงานวิจัยและการผลิต
การติดตั้ง
pip install tensorflow
Tensor และชุดข้อมูล Iliad
เทนเซอร์ = อาร์เรย์หลายมิติ สำหรับ Data flow graph Iliad: ข้อความ 3 งานแปลของ Cowper, Derby, Butler ฝึกระบุผู้แปลจากบรรทัดเดียว ข้อความผ่าน preprocessing แล้ว
ตัวอย่าง: สร้าง Test Dataset และ Evaluate
print("สร้าง Test Dataset จาก Raw Strings")
test_ds = all_labeled_data.take(VALIDATION_SIZE).batch(BATCH_SIZE)
test_ds = configure_dataset(test_ds)
loss, accuracy = export_model.evaluate(test_ds)
print("Loss:", loss)
print("Accuracy: {:2.2%}".format(accuracy))
ที่มา: TensorFlow Text Loading Tutorial
ผลลัพธ์
สร้าง Test Dataset จาก Raw Strings 79/79 [==============================] - 7s 10ms/step - loss: 0.5230 - accuracy: 0.7909 Loss: 0.5458346605300903 Accuracy: 78.16%
คำอธิบาย
- สร้าง Test dataset โดย取 (take) จำนวน VALIDATION_SIZE และ batch ด้วย BATCH_SIZE
- ผ่าน
configure_datasetเพื่อเตรียมข้อมูล - ประเมินด้วย
evaluateได้ loss และ accuracy - แสดงผลบนคอนโซล
