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
แพ็คเกจ 'tensorflow' สามารถติดตั้งบน Windows ได้โดยใช้บรรทัดโค้ดด้านล่าง -
pip install tensorflow
Tensor เป็นโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ใน TensorFlow ช่วยเชื่อมต่อขอบในแผนภาพการไหล แผนภาพการไหลนี้เรียกว่า 'กราฟการไหลของข้อมูล' เทนเซอร์เป็นเพียงอาร์เรย์หลายมิติหรือรายการ พวกเขาสามารถระบุได้โดยใช้สามคุณลักษณะหลัก -
-
อันดับ − มันบอกเกี่ยวกับมิติของเทนเซอร์ สามารถเข้าใจได้ว่าเป็นลำดับของเทนเซอร์หรือจำนวนมิติในเทนเซอร์ที่กำหนดไว้
-
ประเภท − มันบอกเกี่ยวกับประเภทข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบของเทนเซอร์ อาจเป็นเทนเซอร์แบบหนึ่งมิติ สองมิติ หรือ n มิติก็ได้
-
รูปร่าง − เป็นจำนวนแถวและคอลัมน์รวมกัน
เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab หรือ Colaboratory ช่วยเรียกใช้โค้ด Python บนเบราว์เซอร์และไม่ต้องมีการกำหนดค่าใดๆ และเข้าถึง GPU ได้ฟรี (หน่วยประมวลผลกราฟิก) Colaboratory ถูกสร้างขึ้นบน Jupyter Notebook
ตัวอย่าง
print("Iterating through the training data")
for i, label in enumerate(raw_train_ds.class_names):
print("Label", i, "maps to", label)
print("The training parameters have been defined")
raw_val_ds = preprocessing.text_dataset_from_directory(
train_dir,
batch_size=batch_size,
validation_split=0.25,
subset='validation',
seed=seed)
print("The test dataset is being prepared")
test_dir = dataset_dir/'test'
raw_test_ds = preprocessing.text_dataset_from_directory(
test_dir, batch_size=batch_size) เครดิตโค้ด - https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
ผลลัพธ์
Iterating through the training data Label 0 maps to csharp Label 1 maps to java Label 2 maps to javascript Label 3 maps to python The training parameters have been defined Found 8000 files belonging to 4 classes. Using 2000 files for validation. The test dataset is being prepared Found 8000 files belonging to 4 classes.
คำอธิบาย
-
ข้อมูลการฝึกทำซ้ำผ่าน
-
จำนวนแถวสำหรับชุดการฝึก การทดสอบ และการตรวจสอบความถูกต้องจะแสดงบนคอนโซล
-
ข้อมูลจะได้รับการประมวลผลล่วงหน้าโดยใช้ยูทิลิตี้ "text_dataset_from_directory"
