Computer >> คอมพิวเตอร์ >  >> การเขียนโปรแกรม >> Python

Tensorflow สามารถใช้ประเมินทั้งสองรุ่นในข้อมูลทดสอบโดยใช้ Python ได้อย่างไร


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

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

ตัวอย่าง

ต่อไปนี้เป็นข้อมูลโค้ด -

print("The model is being evaluated")
binary_loss, binary_accuracy = binary_model.evaluate(binary_test_ds)
int_loss, int_accuracy = int_model.evaluate(int_test_ds)

print("The accuracy of Binary model is: {:2.2%}".format(binary_accuracy))
print("The accuracy of Int model is: {:2.2%}".format(int_accuracy))

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

ผลลัพธ์

The model is being evaluated
250/250 [==============================] - 3s 12ms/step - loss: 0.5265 - accuracy: 0.8110
250/250 [==============================] - 4s 14ms/step - loss: 0.5394 - accuracy: 0.8014
The accuracy of Binary model is: 81.10%
The accuracy of Int model is: 80.14%

คำอธิบาย

  • การสูญเสียและความแม่นยำที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมสำหรับทั้งโมเดลเวกเตอร์ "ไบนารี" และ "int" จะได้รับการประเมิน

  • ข้อมูลนี้จะแสดงบนคอนโซล