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。
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。
我们正在使用Google合作实验室来运行以下代码。Google Colab或Colaboratory可以帮助通过浏览器运行Python代码,并且需要零配置和对GPU(图形处理单元)的免费访问。协作已建立在Jupyter Notebook的基础上。
以下是代码片段-
print("Testing the model with new data") inputs = [ "how do I extract keys from a dict into a list?", "debug public static void main(string[] args) {...}", ] print("预测分数 ") predicted_scores = export_model.predict(inputs) print("Predicting the labels") predicted_labels = get_string_labels(predicted_scores) for input, label in zip(inputs, predicted_labels): print("问题是: ", input) print("预测标签为: ", label.numpy())
代码信用-https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
输出结果
Testing the model with new data 预测分数 Predicting the labels 问题是: how do I extract keys from a dict into a list? 预测标签为: b'python' 问题是: debug public static void main(string[] args) {...} 预测标签为: b'java'
当模型中存在文本预处理代码时,它有助于导出模型以进行生产。
这样,简化了部署。
在模型外部使用“ TextVectorization”时,它有助于执行异步CPU处理和缓冲。
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