如何使用Python和TensorFlow查看向量化数据的样本?
TensorFlow是由Google提供的机器学习框架。它是一个开源框架,与Python一起使用来实现算法、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:
Tensor是TensorFlow中使用的一种数据结构。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”。张量就是多维数组或列表。
我们将使用Illiad数据集,该数据集包含William Cowper、Edward(Earl of Derby)和Samuel Butler所翻译的三本书的文本数据。该模型被训练用于在给出单行文本时识别翻译者。使用的文本文件已经进行过预处理。这包括删除文档页眉和页脚、行号和章节标题。
我们使用Google Colaboratory运行下面的代码。Google Colab或Colaboratory帮助在浏览器上运行Python代码,要求零配置且具有免费使用GPU(图形处理器)的权限。Colaboratory建立在Jupyter Notebook之上。
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示例
代码来源 – https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
输出
解释
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一旦数据被矢量化,所有标记都会被转换为整数。
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它们被转换为整数,以便模型可以解释所提供的输入。