如何使用Keras下载并探索用于Python中stackoverflow问题标签预测的相关数据集？

Tensorflow是由Google提供的机器学习框架。它是一个开源框架，与Python一起用于实现算法、深度学习应用等等。它可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工作。它高度可伸缩，并带有许多流行数据集。它使用GPU计算，并自动化资源管理。它带有大量的机器学习库，且受到良好支持和记录。该框架能够运行深度神经网络模型、对其进行训练，并创建预测相应数据集的相关特征的应用程序。

在Windows上安装“tensorflow”包的下列代码：

pip install tensorflow

Keras是作为ONEIROS项目（开放式神经电子智能机器人操作系统）研究的一部分开发的。Keras是一个深度学习API，它是用Python编写的。它是一个高级API，具有用于解决机器学习问题的有效界面。它高度可伸缩，并具有跨平台的能力。这意味着Keras可以在TPU或一组GPU上运行。Keras模型也可以导出到网络浏览器或移动电话中构建应用程序。

Keras已经包含在Tensorflow包中。可以使用下列代码访问它：

import tensorflow
from tensorflow import keras

我们将使用Google Colaboratory来运行下面的代码。Google Colab或Colaboratory可以在浏览器上运行Python代码，无需进行任何配置，可以免费使用GPU（图形处理器）。Colaboratory是在Jupyter Notebook之上构建的。以下是探索用于Python中StackOverflow问题标签预测的相关数据集的代码片段：

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示例

print("Downloading tensorflow-text")
!pip -q install tensorflow-text

import collections
import pathlib
import re
import string
import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import losses
from tensorflow.keras import preprocessing
from tensorflow.keras import utils
from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import TextVectorization

import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_text as tf_text
data_url =
'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/stack_overflow_16k.tar.gz'
dataset = utils.get_file(
   'stack_overflow_16k.tar.gz',
   data_url,
   untar=True,
   cache_dir='stack_overflow',
   cache_subdir='')
dataset_dir = pathlib.Path(dataset).parent

代码来源 – https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text

输出

Downloading tensorflow-text
Downloading data from
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/stack_overflow_16k.tar.gz
6053888/6053168 [==============================] - 0s 0us/step