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
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 ถูกสร้างขึ้นบน Jupyter Notebook
ตัวอย่าง
ต่อไปนี้เป็นข้อมูลโค้ด -
print("Creating a test dataset that consists of 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("The loss is : ", loss)
print("The accuracy is: {:2.2%}".format(accuracy)) เครดิตโค้ด – https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
ผลลัพธ์
Creating a test dataset that consists of raw strings 79/79 [==============================] - 7s 10ms/step - loss: 0.5230 - accuracy: 0.7909 The loss is : 0.5458346605300903 The accuracy is: 78.16%
คำอธิบาย
-
ชุดข้อมูลทดสอบถูกสร้างขึ้นโดยที่ข้อมูลจะถูกจัดกลุ่มเป็นแบทช์บางขนาด
-
ข้อมูลนี้ได้รับการประเมินโดยใช้วิธี "ประเมิน"
-
การสูญเสียและความถูกต้องที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลการฝึกจะแสดงบนคอนโซล
