如何使用Tensorflow导出用Python构建的模型？

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

它具有优化技术，可以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。这些多维数组也称为“张量”。该框架支持使用深度神经网络。它高度可伸缩，并带有许多流行的数据集。它使用GPU计算，并自动管理资源。它带有大量的机器学习库，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，对它们进行训练，并创建预测相应数据集特征的应用程序。

“tensorflow”包可以使用以下代码在Windows上安装 −

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。此流程图称为“数据流图”。张量就是多维数组或列表。

我们正在使用Google Colaboratory运行以下代码。Google Colab或Colaboratory帮助在浏览器上运行Python代码，需要零配置和免费访问GPU（图形处理单元）。Colaboratory是在Jupyter Notebook之上构建的。

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示例

以下是代码片段 −

print("The model is being exported")
export_model = tf.keras.Sequential(
   [binary_vectorize_layer, binary_model,
   layers.Activation('sigmoid')])
print("The model is being compiled")
export_model.compile(
   loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
   optimizer='adam',
   metrics=['accuracy'])
print("The model is being tested with `raw_test_ds`, which resuls in raw strings")
loss, accuracy = export_model.evaluate(raw_test_ds)
print("The accuracy of the model is : {:2.2%}".format(binary_accuracy))

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

输出

The model is being exported
The model is being compiled
The model is being tested with `raw_test_ds`, which resuls in raw strings
250/250 [==============================] - 4s 13ms/step - loss: 0.5296 - accuracy: 0.8078
The accuracy of the model is : 81.10%

解释

• 在将数据集馈入模型之前，应用“TextVectorization”层。

• 如果模型需要处理原始字符串，则可以在模型内部应用“TextVectorization”层。

• 为实现这一点，使用训练期间使用的权重创建一个新模型。