如何使用TensorFlow在Python中创建以时间为标准可视化IMDB数据集中准确性和损失的图表？

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，实现算法、深度学习应用等。它被用于研究和生产目的。

“IMDB”数据集包含超过50,000部电影的评论。此数据集一般与自然语言处理相关的操作一起使用。

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，并需要零配置以及免费访问GPU（图形处理单元）。Colaboratory是在Jupyter Notebook之上构建的。

以下是创建以时间为标准可视化IMDB数据集中准确性和损失的图表的示例代码片段：

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示例

history_dict = history.history
history_dict.keys()
acc = history_dict['binary_accuracy']
val_acc = history_dict['val_binary_accuracy']
loss = history_dict['loss']
val_loss = history_dict['val_loss']

epochs = range(1, len(acc) + 1)

plt.plot(epochs, loss, 'ro', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss with respect to time')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()

plt.show()

代码来源 − https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/text_classification

输出

说明

• 一旦数据已适合模型，就需要比较实际值和预测值。

• 通过可视化来比较是最好的方法。

• 因此，使用“matplotlib”库来绘制训练和验证期间发生的损失与时间的图表。

• 这基于训练数据拟合模型所需的步骤数（或时期）。