如何使用Python将文本数据嵌入到维度向量中?
Tensorflow是由Google提供的机器学习框架。它是一种开源框架,与Python一起使用来实现算法、深度学习应用等。它在研究和生产中都被使用。
Keras是作为ONEIROS项目(开放式神经电子智能机器人操作系统)的一部分开发的。Keras是一个深度学习API,它是用Python编写的。它是一个高级API,具有有助于解决机器学习问题的高效接口。它在Tensorflow框架的基础上运行。它被设计成帮助快速实验。它提供了必要的抽象和构建块,这些抽象和构建块对于开发和封装机器学习解决方案至关重要。
Keras已经存在于Tensorflow包中。可以使用以下代码行访问它。
Keras函数API帮助创建比使用顺序API创建的模型更灵活的模型。函数API可以处理具有非线性拓扑结构、可以共享层并且可以使用多个输入和输出的模型。深度学习模型通常是包含多个层的有向无环图(DAG),函数API帮助构建层的图形。
我们使用Google Colaboratory在下面的代码中运行。Google Colab或Colaboratory可以在浏览器中运行Python代码,不需要任何配置,并且免费访问GPU(图形处理单元)。Colaboratory建立在Jupyter Notebook之上。以下是代码片段,其中我们将标题中的每个单词嵌入到64维向量中 –
更多Python相关文章,请阅读:Python 教程
示例
代码来源 – https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional
输出
解释
-
功能 API 可用于处理多个输入和输出。
-
这在顺序 API 中无法实现。