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法律研究如何使用 Python 和 TensorFlow 查看矢量化数据的样本？
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。
可以使用以下代码行在 Windows 上安装“tensorflow”包：
pip install tensorflow
张量 (Tensor) 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。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。
我们将使用伊利亚特的数据集，其中包含威廉·考珀、爱德华（德比伯爵）和塞缪尔·巴特勒三位翻译作品的文本数据。该模型在给定单行文本时，被训练以识别翻译者。所使用的文本文件已进行预处理。这包括删除文档页眉和页脚、行号和章节标题。
我们正在使用 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）。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。
示例
print("Look at sample data after processing it")
example_text, example_label = next(iter(all_labeled_data))
print("The sentence is : ", example_text.numpy())
vectorized_text, example_label = preprocess_text(example_text, example_label)
print("The vectorized sentence is : ", vectorized_text.numpy())
print("Run the pre-process function on the data")
all_encoded_data = all_labeled_data.map(preprocess_text)代码来源 − https://tensorflowcn.cn/tutorials/load_data/text
输出
Look at sample data after processing it The sentence is : b'But I have now both tasted food, and given' The vectorized sentence is : [ 20 21 58 49 107 3497 909 2 4 540] Run the pre-process function on the data
解释
数据向量化后，所有标记都将转换为整数。
将它们转换为整数，以便模型可以解释输入。
更新于： 2021年1月19日
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