จุดรหัสคำของเมตริกซ์ที่ขาดความต่อเนื่องสามารถแบ่งออกได้ด้วยวิธีต่อไปนี้:การแบ่งส่วนหมายถึงการแบ่งข้อความออกเป็นหน่วยที่เหมือนคำ ใช้ในกรณีที่มีการใช้อักขระเว้นวรรคเพื่อแยกคำ แต่บางภาษาเช่น จีนและญี่ปุ่น ไม่ใช้ช่องว่าง บางภาษา เช่น เยอรมัน มีคำผสมยาวๆ ที่ต้องแยกวิเคราะห์ความหมาย จุดรหัสของคำถูกแบ่งกล

สามารถดาวน์โหลดชุดข้อมูล CIFAR ได้โดยใช้วิธี load_data ซึ่งมีอยู่ในโมดูล ชุดข้อมูล ดาวน์โหลดแล้ว และข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นชุดการฝึกและชุดตรวจสอบ อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร เราจะใช้ Keras Sequential API ซึ่งมีประโยชน์ในการสร

ชุดข้อมูล CIFAR สามารถตรวจสอบได้โดยการพล็อตอิมเมจที่มีอยู่ในชุดข้อมูลบนคอนโซล เนื่องจากป้ายกำกับ CIFAR เป็นอาร์เรย์ จึงจำเป็นต้องมีดัชนีเพิ่มเติม วิธี imshow จากไลบรารี matplotlib ใช้เพื่อแสดงรูปภาพ อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไ

โดยทั่วไป โครงข่ายประสาทเทียมจะประกอบด้วยชั้นต่างๆ ต่อไปนี้:ชั้น Convolutional, ชั้นรวม และชั้นหนาแน่น อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร มีการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมสำหรับปัญหาบางประเภท เช่น การจดจำภาพ

สามารถเพิ่มเลเยอร์ที่หนาแน่นไปยังโมเดลตามลำดับโดยใช้วิธีการ เพิ่ม และระบุประเภทของเลเยอร์เป็น หนาแน่น เลเยอร์จะถูกทำให้แบนก่อนแล้วจึงเพิ่มเลเยอร์ เลเยอร์ใหม่นี้จะถูกนำไปใช้กับชุดข้อมูลการฝึกทั้งหมด อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร

โครงข่ายประสาทเทียมสามารถฝึกและรวบรวมได้โดยใช้วิธี ฝึก และวิธีการ พอดี ตามลำดับ ค่า epoch มีอยู่ในวิธี fit อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร เราจะใช้ Keras Sequential API ซึ่งมีประโยชน์ในการสร้างแบบจำลองตามลำดับที่ใช้ในการทำงานกับ

โครงข่ายประสาทเทียมสามารถประเมินได้โดยใช้วิธี ประเมิน วิธีนี้ใช้ข้อมูลการทดสอบเป็นพารามิเตอร์ ก่อนหน้านี้ ข้อมูลจะถูกพล็อตบนคอนโซลโดยใช้ไลบรารี matplotlib และวิธีการ imshow อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร มีการใช้โครงข่ายประสาทเ

สามารถดาวน์โหลดชุดข้อมูลดอกไม้ได้โดยใช้ keras sequential API ด้วยความช่วยเหลือของ google API ที่จัดเก็บชุดข้อมูล วิธี get_file ใช้กับ API (URL) เพื่อดึงชุดข้อมูลและเก็บไว้ในหน่วยความจำ อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร โครงข่ายประ

ชุดข้อมูลดอกไม้สามารถสำรวจได้โดยใช้ keras sequential API ด้วยความช่วยเหลือของแพ็คเกจ PIL และวิธีการ Image.open ไดเรกทอรีย่อยต่างๆ มีรูปภาพดอกไม้ประเภทต่างๆ ซึ่งสามารถจัดทำดัชนีและแสดงบนคอนโซลได้ อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร เ

ชุดข้อมูลดอกไม้สามารถแบ่งออกเป็นชุดการฝึกและการตรวจสอบได้ โดยใช้ keras preprocessing API ด้วยความช่วยเหลือของ image_dataset_from_directory ซึ่งจะขอแบ่งเปอร์เซ็นต์สำหรับชุดการตรวจสอบความถูกต้อง อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร ตัว

ชุดข้อมูลดอกไม้สามารถประมวลผลล่วงหน้าได้โดยใช้ keras preprocessing API มีเมธอดชื่อ image_dataset_from_directory ที่ใช้ชุดตรวจสอบความถูกต้อง ไดเร็กทอรีที่จัดเก็บข้อมูล และพารามิเตอร์อื่นๆ ในการประมวลผลชุดข้อมูล อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Netw

สมมติว่าเรามีชุดข้อมูลดอกไม้ สามารถดาวน์โหลดชุดข้อมูลดอกไม้ได้โดยใช้ google API ซึ่งโดยทั่วไปจะลิงก์ไปยังชุดข้อมูลดอกไม้ สามารถใช้เมธอด get_file เพื่อส่ง API เป็นพารามิเตอร์ได้ เมื่อเสร็จแล้ว ข้อมูลจะถูกดาวน์โหลดไปยังสภาพแวดล้อม สามารถมองเห็นได้โดยใช้ไลบรารี matplotlib วิธีการ imshow ใช้เพื่อแสดงภา

ชุดข้อมูลดอกไม้สามารถกำหนดค่าเพื่อประสิทธิภาพได้โดยใช้การดึงข้อมูลบัฟเฟอร์ล่วงหน้า วิธีสับเปลี่ยน และวิธีการแคช สามารถใช้การดึงข้อมูลล่วงหน้าแบบบัฟเฟอร์เพื่อให้แน่ใจว่าสามารถนำข้อมูลออกจากดิสก์ได้โดยไม่ต้องบล็อก I/O Dataset.cache() จะเก็บรูปภาพไว้ในหน่วยความจำหลังจากที่ได้โหลดออกจากดิสก์ในช่วงยุคแรก

เราจะใช้ชุดข้อมูลดอกไม้ซึ่งมีรูปภาพดอกไม้หลายพันดอก ประกอบด้วยไดเร็กทอรีย่อย 5 ไดเร็กทอรี และมีไดเร็กทอรีย่อยหนึ่งไดเร็กทอรีสำหรับทุกคลาส เมื่อดาวน์โหลดชุดข้อมูลดอกไม้โดยใช้วิธี get_file แล้ว ระบบจะโหลดชุดข้อมูลดังกล่าวลงในสภาพแวดล้อมเพื่อใช้งาน ข้อมูลดอกไม้สามารถทำให้เป็นมาตรฐานได้โดยการแนะนำเลเยอ

สามารถสร้างโมเดลตามลำดับได้โดยใช้ API ลำดับ ที่ใช้ layers.experimental.preprocessing.Rescaling กระบวนการ. มีการระบุเลเยอร์อื่นๆ ในขณะที่สร้างโมเดล อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร เราจะใช้ Keras Sequential API ซึ่งมีประโยชน์ในกา

โมเดลที่สร้างขึ้นใน Tensorflow สามารถคอมไพล์ได้โดยใช้วิธีการ คอมไพล์ การสูญเสียคำนวณโดยใช้วิธี SparseCategoricalCrossentropy อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab

โมเดลสามารถฝึกได้โดยใช้วิธี ฝึก ใน Tensorflow โดยที่ยุค (จำนวนครั้งที่ต้องฝึกข้อมูลเพื่อให้พอดีกับโมเดล) และระบุข้อมูลการฝึก อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab

ป้อนข้อมูล − สมมติว่า DataFrame ตัวอย่างคือ  Id Name 0 1 Adam 1 2 Michael 2 3 David 3 4 Jack 4 5 Peter ผลลัพธ์ − Random row is   Id    5 Name Peter วิธีแก้ปัญหา ในการแก้ปัญหานี้ เราจะปฏิบัติตามแนวทางด้านล่าง กำหนด DataFrame คำนวณจำนวนแถวโดยใช้ df.shape[0] และกำหนดให้กับต

ป้อนข้อมูล − สมมติว่า เรามี DataFrame ที่มีคอลัมน์ City และ State และค้นหาเมือง ชื่อรัฐขึ้นต้นด้วย k และจัดเก็บไว้ในไฟล์ CSV อื่นดังแสดงด้านล่าง - City,State Kochi,Kerala วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง กำหนด DataFrame ตรวจสอบเมืองที่ขึ้นต้นด้วย k ตามที่กำหนดไว้ด้านล่

ป้อนข้อมูล − สมมติว่า DataFrame คือ DataFrame is   year days 0 2002 365 1 2004 366 2 2012 366 3 2018 365 4 2020 366 ผลผลิต − ``python Count the number of leap years are:- 3 ``` วิธีแก้ปัญหา ในการแก้ปัญหานี้ เราจะปฏิบัติตามแนวทางด้านล่าง กำหนด DataFrame ตั้งค่าเงื่อนไข year%4==0 และ day