‘tf.data’ API 可用于对字符串进行分词。分词是将字符串分解成标记的方法。这些标记可以是单词、数字或标点符号。阅读更多：什么是 TensorFlow，以及 Keras 如何与 TensorFlow 一起创建神经网络？我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个顺序模型，该模型用于处理简单的层堆栈，其中每一层只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层的神经网络称为卷积层。我们可以使用卷积神经…… 阅读更多

‘UnicodeScriptTokenizer’ 可用于对数据进行分词。可以获得每个句子中每个单词的起始和结束偏移量。阅读更多：什么是 TensorFlow，以及 Keras 如何与 TensorFlow 一起创建神经网络？我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个顺序模型，该模型用于处理简单的层堆栈，其中每一层只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层的神经网络称为卷积层。我们可以使用卷积神经网络来构建学习模型。TensorFlow Text…… 阅读更多

Tensorflow text 可用于使用 ‘unicode_split’ 方法按字符分割字符串，方法是首先对分割的字符串进行编码，然后将函数调用分配给变量。此变量保存函数调用的结果。阅读更多：什么是 TensorFlow，以及 Keras 如何与 TensorFlow 一起创建神经网络？我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个顺序模型，该模型用于处理简单的层堆栈，其中每一层只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层的神经网络称为…… 阅读更多

可以使用 TensorFlow Text 分割 UTF-8 字符串。这可以通过 ‘UnicodeScriptTokenizer’ 来实现。创建 ‘UnicodeScriptTokenizer’ 后，在字符串上调用 ‘UnicodeScriptTokenizer’ 中的 ‘tokenize’ 方法。阅读更多：什么是 TensorFlow，以及 Keras 如何与 TensorFlow 一起创建神经网络？我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个顺序模型，该模型用于处理简单的层堆栈，其中每一层只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层的神经网络称为…… 阅读更多

TensorFlow Text 可以使用 ‘WhitespaceTokenizer’ 对字符串数据进行分词， ‘WhitespaceTokenizer’ 是一个创建的分词器，之后在字符串上调用 ‘WhitespaceTokenizer’ 中的 ‘tokenize’ 方法。阅读更多：什么是 TensorFlow，以及 Keras 如何与 TensorFlow 一起创建神经网络？我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个顺序模型，该模型用于处理简单的层堆栈，其中每一层只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层的神经网络称为卷积层…… 阅读更多

TensorFlow Text 是一个可以与 TensorFlow 库一起使用的包。在使用它之前，必须显式安装它。它可以用于预处理基于文本的模型的数据。阅读更多：什么是 TensorFlow，以及 Keras 如何与 TensorFlow 一起创建神经网络？我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个顺序模型，该模型用于处理简单的层堆栈，其中每一层只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层的神经网络称为卷积层。我们可以使用…… 阅读更多

训练完成后，可以使用构建的模型处理增强的新数据。这可以使用 ‘predict’ 方法完成。需要验证的数据首先加载到环境中。然后，通过将其从图像转换为数组来对其进行预处理。接下来，在此数组上调用 predict 方法。阅读更多：什么是 TensorFlow，以及 Keras 如何与 TensorFlow 一起创建神经网络？我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个顺序模型，该模型用于处理简单的层堆栈，其中…… 阅读更多

将驼峰式字符串分割成序列的结果为：输入字符串：pandasSeriesDataFrame 序列为：0 pandas 1 Series 2 Data 3 Frame dtype: object为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-解决方案定义一个接受输入字符串的函数将结果变量设置为条件，例如输入不是小写和大写，并且输入字符串中没有“_”。它定义如下，result = (s != s.lower() and s != s.upper() and "_" not in s)设置 if 条件以检查结果是否为真，然后应用 re.findall 方法查找驼峰式…… 阅读更多

假设您有两个序列，将这两个序列组合成数据框的结果如下： Id 年龄 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15 为了解决这个问题，我们可以采用三种不同的方法。 方法一 定义两个序列为series1和series2 将第一个序列赋值到数据框。将其存储为df df = pd.DataFrame(series1) 在数据框中创建一个df[‘Age’]列，并将第二个序列赋值到df中。 df['Age'] = pd.DataFrame(series2) 例子 让我们检查以下代码以更好地理解—— import pandas as pd series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], name='Id') series2 = pd.Series([12, 13, 12, 14, 15], name='Age') ... 阅读更多

假设您有一个数据框，日期、月份、年份列的结果如下： 日期 日 月 年 0 17/05/2002 17 05 2002 1 16/02/1990 16 02 1990 2 25/09/1980 25 09 1980 3 11/05/2000 11 05 2000 4 17/09/1986 17 09 1986 为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤： 方法 创建一个日期列表并将其赋值到数据框。 对df[‘date’]列应用str.split函数，分隔符为’/’。 将结果赋值给df[[“day”, “month”, “year”]]。 例子 让我们检查以下代码以更好地理解—— import ... 阅读更多