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法学如何使用 Python 构建一维卷积神经网络？
TensorFlow 是 Google 提供的一个机器学习框架。它是一个开源框架，与 Python 结合使用，可以实现算法、深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。
它具有优化技术，有助于快速执行复杂的数学运算。
这是因为它使用了 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。它具有高度可扩展性，并附带许多流行的数据集。它使用 GPU 计算并自动管理资源。它附带众多机器学习库，并且得到良好的支持和文档记录。该框架能够运行深度神经网络模型，训练它们，并创建预测各个数据集相关特征的应用程序。
可以使用以下代码行在 Windows 上安装“tensorflow”包：
pip install tensorflow
张量是 TensorFlow 中使用的一种数据结构。它有助于连接数据流图中的边。此数据流图称为“数据流图”。张量只不过是多维数组或列表。
我们使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助在浏览器上运行 Python 代码，无需任何配置，并且可以免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。
示例
以下是代码片段：
print("Defining the function to build a one dimensional convolutional network")
def create_model(vocab_size, num_labels):
model = tf.keras.Sequential([
layers.Embedding(vocab_size, 64, mask_zero=True),
layers.Conv1D(64, 5, padding="valid", activation="relu", strides=2),
layers.GlobalMaxPooling1D(),
layers.Dense(num_labels)
])
return model代码来源：https://tensorflowcn.cn/tutorials/load_data/text
输出
Defining the function to build a one dimensional convolutional network
解释
使用“init”向量化模型来构建一维卷积神经网络。
这也使用“Sequential”API 完成。
更新于：2021年1月19日
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