如何使用TensorFlow在Python中创建一个可视化IMDB数据集训练和验证准确度的图表？

TensorFlow是由Google提供的机器学习框架。它是一个开源框架，与Python一起用于实现算法、深度学习应用等。它用于研究和生产目的。

‘tensorflow’软件包可以使用以下代码行在Windows上安装 −

pip install tensorflow

‘IMDB’数据集包含超过50,000部电影的评论。通常与自然语言处理相关的操作一起使用此数据集。

我们在Google Colaboratory上运行以下代码。Google Colab或Colaboratory运行浏览器上的Python代码，不需要任何配置，并免费访问GPU（图形处理单元）。Colaboratory是建立在Jupyter Notebook之上的。

以下是创建可视化训练和验证IMDB数据集准确度的图表的代码片段−

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示例

plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')

plt.show()

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

输出

解释

• 一旦数据适合模型，需要比较实际值和预测值。

• 最好的方法是通过可视化。

• 因此，使用’matplotlib’库绘制与训练和验证数据集相关的准确性。

• 这是基于学习数据以适应模型所采取的步骤（或时期）的。