如何使用Python配置stackoverflow问题数据集？

Tensorflow是由Google提供的机器学习框架。它是一个开源框架，与Python结合使用来实现算法、深度学习应用等等。它广泛用于研究和生产。它具有优化技术，可以快速执行复杂的数学操作，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，使用许多流行的数据集。它使用GPU计算，并自动管理资源。它附带多个机器学习库，并获得良好的支持和文档。该框架具有运行深度神经网络模型、训练它们和创建应用程序以预测各自数据集相关特征的能力。

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。它有助于连接流程图中的边缘。这个流程图称为“数据流图”。张量就是一个多维数组或列表。可以用三个主要的属性来确定它们-

秩 -它有关张量的维数。它可以理解为已定义的张量中张量的顺序或维数的数量。
类型 -它关于张量元素的数据类型。它可以是一维、二维或n维张量。
形状 -它是行和列的数量。

我们使用Google Colaboratory来运行下面的代码。Google Colab或Colaboratory可以在浏览器中运行Python代码，无需任何配置，并免费访问GPU（图形处理单元）。 Colaboratory是基于Jupyter Notebook构建的。

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示例

以下是代码片段-

AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE
print("The configure_dataset method is defined")
def configure_dataset(dataset):
   return dataset.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

print("The function is called on training dataset")
binary_train_ds = configure_dataset(binary_train_ds)
print("The function is called on validation dataset")
binary_val_ds = configure_dataset(binary_val_ds)
print("The function is called on test dataset")
binary_test_ds = configure_dataset(binary_test_ds)

int_train_ds = configure_dataset(int_train_ds)
int_val_ds = configure_dataset(int_val_ds)
int_test_ds = configure_dataset(int_test_ds)

代码来自：

https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text

输出

The configure_dataset method is defined
The function is called on training dataset
The function is called on validation dataset
The function is called on test dataset