数据结构
网络
关系型数据库管理系统
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C语言编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
时尚研究
法律研究如何使用Tensorflow和Python检查模型在Stack Overflow问题数据集上的性能？
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，用于实现算法、深度学习应用等等。它被用于研究和生产目的。
可以使用以下代码行在 Windows 上安装“tensorflow”包：
pip install tensorflowTensor 是 TensorFlow 中使用的一种数据结构。它有助于在流程图中连接边。这个流程图被称为“数据流图”。Tensor 本质上是多维数组或列表。
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，并可免费访问 GPU（图形处理单元）。Collaboratory 是建立在 Jupyter Notebook 之上的。
示例
以下是代码片段：
print("Testing the model with new data") inputs = [ "how do I extract keys from a dict into a list?", "debug public static void main(string[] args) {...}", ] print("Predicting the scores ") predicted_scores = export_model.predict(inputs) print("Predicting the labels") predicted_labels = get_string_labels(predicted_scores) for input, label in zip(inputs, predicted_labels): print("Question is: ", input) print("The predicted label is : ", label.numpy())
代码来源 - https://tensorflowcn.cn/tutorials/load_data/text
输出
Testing the model with new data
Predicting the scores
Predicting the labels
Question is: how do I extract keys from a dict into a list?
The predicted label is : b'python'
Question is: debug public static void main(string[] args) {...}
The predicted label is : b'java'Learn Python in-depth with real-world projects through our Python certification course. Enroll and become a certified expert to boost your career.
解释
当文本预处理代码存在于模型内部时，它有助于将模型导出到生产环境中。
这样，部署就得到了简化。
当在模型外部使用“TextVectorization”时，它有助于执行异步 CPU 处理和缓冲。
更新于: 2021年1月19日
72 次浏览
广告