“tf.data” API 可用于对字符串进行分词。分词是将字符串分解为标记的方法。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，它有助于构建一个用于处理简单的层堆栈的顺序模型，其中每一层都只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层卷积层的神经网络称为卷积神经网络…… 阅读更多

“UnicodeScriptTokenizer” 可用于对数据进行分词。可以获取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，它有助于构建一个用于处理简单的层堆栈的顺序模型，其中每一层都只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层卷积层的神经网络称为卷积神经网络。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，方法是首先编码分割的字符串，然后将函数调用赋值给变量。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，它有助于构建一个用于处理简单的层堆栈的顺序模型，其中每一层都只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层…… 阅读更多

可以使用 Tensorflow text 分割 UTF-8 字符串。这可以使用“UnicodeScriptTokenizer”来完成。“UnicodeScriptTokenizer”是一个创建的标记器，之后在字符串上调用“UnicodeScriptTokenizer”中存在的“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，它有助于构建一个用于处理简单的层堆栈的顺序模型，其中每一层都只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层…… 阅读更多

Tensorflow text 可使用“WhitespaceTokenizer”对字符串数据进行分词。“WhitespaceTokenizer”是一个创建的标记器，之后在字符串上调用“WhitespaceTokenizer”中存在的“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，它有助于构建一个用于处理简单的层堆栈的顺序模型，其中每一层都只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层卷积层…… 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，它有助于构建一个用于处理简单的层堆栈的顺序模型，其中每一层都只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层卷积层。我们可以使用…… 阅读更多

训练完成后，可以使用增强的新数据来使用构建的模型。这可以使用“predict”方法来完成。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，它有助于构建一个用于处理简单的层堆栈的顺序模型，其中…… 阅读更多

将驼峰式字符串拆分为序列的结果如下所示：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 使用条件设置结果变量，条件为输入不是小写和大写，并且输入字符串中没有“_”。如下定义，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方法查找驼峰式大小写…… 阅读更多

假设您有两个序列，将两个序列组合成数据帧的结果如下所示：Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15 为了解决这个问题，我们可以有三种不同的方法。解决方案 1 定义两个序列为series1和series2 将第一个序列赋值给数据帧。将其存储为df df = pd.DataFrame(series1) 在数据帧中创建一个列df['Age']，并将第二个序列赋值给df。df['Age'] = pd.DataFrame(series2) 示例 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

假设你有一个数据框，日期、月份、年份列的结果如下所示：  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，我们将按照以下步骤操作：解决方案创建一个日期列表并将其赋值给数据框。对df['date']列应用str.split函数，使用‘/’作为分隔符。将结果赋值给df[[“day”, “month”, “year”]]。示例让我们查看以下代码以更好地理解：import ... 阅读更多