如何使用 Tensorflow 对使用 Python 的 stackoverflow 问题数据集进行模型训练？

Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，与Python结合使用以实现算法，深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。

它具有优化技术，可帮助快速执行复杂的数学运算。

这是因为它使用NumPy和多维数组。这些多维数组也称为“张量”。该框架支持使用深度神经网络。它具有高度的可扩展性，并附带许多流行的数据集。它使用GPU计算并自动进行资源管理。它带有大量的机器学习库，并且得到了良好的支持和记录。该框架能够运行深度神经网络模型，对其进行训练，并创建可预测各个数据集相关特征的应用程序。

可以使用下面的代码行在Windows上安装'tensorflow'软件包-

pip install tensorflow

Tensor是TensorFlow中使用的数据结构。它有助于连接流程图中的边缘。该流程图称为“数据流程图”。张量不过是多维数组或列表。可以使用三个主要属性来标识它们-

• Rank-讲述张量的维数。可以理解为张量的顺序或已定义的张量中的维数。

• Type-它告诉与张量元素关联的数据类型。它可以是一维，二维或n维张量。

• Shape-它是行和列的总数。

我们正在使用Google合作实验室来运行以下代码。Google Colab或Colaboratory可帮助在浏览器上运行Python代码，并且需要零配置并免费访问GPU（图形处理单元）。合作已建立在Jupyter Notebook的基础上。

示例

以下是代码片段-

print("建立了一个词袋线性模型来训练stackoverflow数据集")
binary_model = tf.keras.Sequential([layers.Dense(4)])
binary_model.compile(
   loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
   optimizer='adam',
   metrics=['accuracy'])
history = binary_model.fit(
   binary_train_ds, validation_data=binary_val_ds, epochs=10)

代码信用-https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text

输出结果

A bag-of-words linear model is built to train the stackoverflow dataset
Epoch 1/10
188/188 [==============================] - 4s 19ms/step - loss: 1.2450 - accuracy: 0.5243 -
val_loss: 0.9285 - val_accuracy: 0.7645
Epoch 2/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.8304 - accuracy: 0.8172 -
val_loss: 0.7675 - val_accuracy: 0.7895
Epoch 3/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.6615 - accuracy: 0.8625 -
val_loss: 0.6824 - val_accuracy: 0.8050
Epoch 4/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.5604 - accuracy: 0.8833 -
val_loss: 0.6291 - val_accuracy: 0.8125
Epoch 5/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.4901 - accuracy: 0.9034 -
val_loss: 0.5923 - val_accuracy: 0.8210
Epoch 6/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.4370 - accuracy: 0.9178 -
val_loss: 0.5656 - val_accuracy: 0.8255
Epoch 7/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3948 - accuracy: 0.9270 -
val_loss: 0.5455 - val_accuracy: 0.8290
Epoch 8/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3601 - accuracy: 0.9325 -
val_loss: 0.5299 - val_accuracy: 0.8295
Epoch 9/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3307 - accuracy: 0.9408 -
val_loss: 0.5177 - val_accuracy: 0.8335
Epoch 10/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3054 - accuracy: 0.9472 -
val_loss: 0.5080 - val_accuracy: 0.8340

说明

• 使用“Sequential” API创建神经网络。

• 对于已经以“二进制”格式矢量化的数据，训练了一个词袋模型，这是一个线性模型。