Python 如何使用Python和TensorFlow浏览stackoverflow问题数据集中的数据并查看示例文件？

TensorFlow是由谷歌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。它被用于研究和生产。

可以使用以下代码在Windows上安装’tensorflow’包 −

pip install tensorflow

Keras是作为ONEIROS（全称Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System）项目的研究的一部分开发的。Keras是一个使用Python编写的深度学习API。它是一个高级API，具有生产力接口，有助于解决机器学习问题。它运行在Tensorflow框架之上。它是为了帮助快速实验而构建的。它提供了必要的抽象和构建块，这些在开发和封装机器学习解决方案方面至关重要。

Keras已经存在于Tensorflow包中。可以使用以下代码访问它。

import tensorflow
from tensorflow import keras

我们使用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，无需配置，免费访问GPU（图形处理单元）。Colaboratory基于Jupyter Notebook构建。以下是代码片段 −

阅读更多：Python 教程

示例

print("The files in the directory are listed out")
list(dataset_dir.iterdir())
print("The stackoverflow questions are present in the 'train/' directory")
train_dir = dataset_dir/'train'
list(train_dir.iterdir())
sample_file = train_dir/'python/1755.txt'
print("A sample file is displayed")
with open(sample_file) as f:
   print(f.read())

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

输出

The files in the directory are listed out
The stackoverflow questions are present in the 'train/' directory
A sample file is displayed
why does this blank program print true x=true.def stupid():. x=false.stupid().print x

说明

• 目录中的文件被列出。

• 在控制台中显示了StackOverflow数据集中的文本数据样例。