如何使用Python和TensorFlow来使用stackoverflow问题数据集训练模型？

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

它具有优化技术，可帮助快速执行复杂的数学操作。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。它具有高度的可伸缩性，并具有许多流行的数据集。它使用GPU计算并自动管理资源。它带有众多机器学习库，并且得到了良好的支持和文档。该框架具有运行深度神经网络模型、训练它们并创建可以预测其各自数据集相关特征的应用程序的能力。

在Windows上可以使用以下代码行安装’tensorflow’包：

pip install tensorflow

张量是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”。张量只是多维数组或列表。它们可以使用三个主要属性进行标识−

等级 − 它告诉张量的维度。可以将其理解为已定义的张量中张量的顺序或维度的数量。
类型 − 它告诉与张量元素相关联的数据类型。它可以是一维、二维或n维张量。
形状 − 它是行数和列数的总和。

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，不需要配置，并且可以免费访问GPU（图形处理单元）。Colaboratory是构建在Jupyter Notebook之上的。

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例子

以下是代码片段 −

print("构建一个词袋线性模型来训练stackoverflow数据集")
binary_model = tf.keras.Sequential([layers.Dense(4)])
binary_model.compile(
   loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
   optimizer='adam',
   metrics=['accuracy'])
history = binary_model.fit(
   binary_train_ds, validation_data=binary_val_ds, epochs=10)

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

输出

建立一个词袋线性模型来训练stackoverflow数据集
第1个epoch/共10个epoch
188/188 [==============================] - 4s 19ms/step - loss: 1.2450 - accuracy: 0.5243 -
val_loss: 0.9285 - val_accuracy: 0.7645
第2个epoch/共10个epoch
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.8304 - accuracy: 0.8172 -
val_loss: 0.7675 - val_accuracy: 0.7895
第3个epoch/共10个epoch
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.6615 - accuracy: 0.8625 -
val_loss: 0.6824 - val_accuracy: 0.8050
第4个epoch/共10个epoch
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.5604 - accuracy: 0.8833 -
val_loss: 0.6291 - val_accuracy: 0.8125
第5个epoch/共10个epoch
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.4901 - accuracy: 0.9034 -
val_loss: 0.5923 - val_accuracy: 0.8210
第6个epoch/共10个epoch
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.4370 - accuracy: 0.9178 -
val_loss: 0.5656 - val_accuracy: 0.8255
第7个epoch/共10个epoch
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3948 - accuracy: 0.9270 -
val_loss: 0.5455 - val_accuracy: 0.8290
第8个epoch/共10个epoch
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3601 - accuracy: 0.9325 -
val_loss: 0.5299 - val_accuracy: 0.8295
第9个epoch/共10个epoch
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3307 - accuracy: 0.9408 -
val_loss: 0.5177 - val_accuracy: 0.8335
第10个epoch/共10个epoch
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3054 - accuracy: 0.9472 -
val_loss: 0.5080 - val_accuracy: 0.8340