如何使用Python和TensorFlow准备包含stackoverflow问题的数据集？

TensorFlow是由Google提供的机器学习框架。它是一个开源的框架，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目的。

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。这个流程图被称为“数据流图”。张量只是多维数组或列表。我们正在使用Google Colaboratory来运行下面的代码。Google Colab或Colaboratory帮助在浏览器上运行Python代码，并且不需要配置，可以免费使用GPU（图形处理器）。Colaboratory是建立在Jupyter Notebook之上的。以下是代码段：

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示例

VOCAB_SIZE = 10000
print("开始文本的预处理")
binary_vectorize_layer = TextVectorization(
   max_tokens=VOCAB_SIZE,
   output_mode='binary')
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 250
int_vectorize_layer = TextVectorization(
   max_tokens=VOCAB_SIZE,
   output_mode='int',
   output_sequence_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH)

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

输出

开始文本的预处理

说明

• 通过’TextVectorization’层，标准化、标记化并矢量化数据。

• 标准化涉及预处理文本并删除标点符号和HTML元素。

• 标记化涉及将句子分成单词，通过分割空格。

• 矢量化涉及将标记转换为数字，使神经网络在添加到其中时能够理解它。

• 二进制模型使用词袋模型来构建模型。