如何使用Python构建使用Tensorflow的一维卷积网络？

Tensorflow是Google提供的机器学习框架。它是一个开源框架，与Python一起使用来实现算法、深度学习应用等。它被用于研究和生产目的。

它有优化技术，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。这些多维数组也被称为“张量”。该框架支持深度神经网络的工作。它具有高度可扩展性，并提供许多流行的数据集。它使用GPU计算并自动管理资源。它配备了多种机器学习库，并得到了良好的支持和文档。该框架有能力运行深度神经网络模型，对其进行训练，并创建能够预测各自数据集相关特征的应用程序。

可以使用以下代码在Windows上安装“tensorflow”软件包 −

pip install tensorflow

Tensor是TensorFlow中使用的数据结构。它有助于在流程图中连接边缘。此流程图称为“数据流图”。张量只是一个多维数组或列表。

我们使用Google Colaboratory来运行以下代码。Google Colab或Colaboratory可以在浏览器上运行Python代码，不需要任何配置并免费访问GPU（图形处理单元）。Colaboratory是基于Jupyter笔记本构建的。

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示例

以下是代码段 −

print("Defining the function to build a one dimensional convolutional network")
def create_model(vocab_size, num_labels):
   model = tf.keras.Sequential([
      layers.Embedding(vocab_size, 64, mask_zero=True),
      layers.Conv1D(64, 5, padding="valid", activation="relu", strides=2),
      layers.GlobalMaxPooling1D(),
      layers.Dense(num_labels)
   ])
   return model

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

输出

Defining the function to build a one dimensional convolutional network

说明

• 使用“Sequential”API构建一维卷积神经网络。