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法学研究如何使用TensorFlow配置IMDB数据集以获得良好的性能并创建模型？
Tensorflow是Google提供的机器学习框架。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。
可以使用以下代码行在Windows上安装“tensorflow”包：
pip install tensorflow
张量是TensorFlow中使用的数据结构。它有助于连接数据流图中的边。这个数据流图被称为“数据流图”。张量只不过是多维数组或列表。
“IMDB”数据集包含超过5万部电影的评论。此数据集通常与自然语言处理相关的操作一起使用。
我们使用Google Colaboratory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）。Colaboratory构建在Jupyter Notebook之上。
以下是配置IMDB数据集以获得良好的性能并创建模型的代码：
示例
AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE train_ds = train_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE) val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE) test_ds = test_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE) embedding_dim = 16 model = tf.keras.Sequential([ layers.Embedding(max_features + 1, embedding_dim), layers.Dropout(0.2), layers.GlobalAveragePooling1D(), layers.Dropout(0.2), layers.Dense(1)]) model.summary()
代码来源 − https://tensorflowcn.cn/tutorials/keras/text_classification
输出
Model: "sequential_1" _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= embedding_1 (Embedding) (None, None, 16) 160016 _________________________________________________________________ dropout_2 (Dropout) (None, None, 16) 0 _________________________________________________________________ global_average_pooling1d_1 ( (None, 16) 0 _________________________________________________________________ dropout_3 (Dropout) (None, 16) 0 _________________________________________________________________ dense_1 (Dense) (None, 1) 17 ================================================================= Total params: 160,033 Trainable params: 160,033 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________
解释
AUTOTUNE确保属性的值在运行时动态调整。
该模型使用“Keras”构建，它是一个顺序模型，其中包含一个密集层。
在控制台上显示所构建模型的摘要或元数据。
更新于：2021年1月19日
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