Bộ dữ liệu titanic có thể được kiểm tra bằng cách sử dụng Tensorflow và công cụ ước tính, bằng cách lặp lại các tính năng và chuyển đổi các tính năng thành một danh sách và hiển thị nó trên bảng điều khiển.
Đọc thêm: TensorFlow là gì và cách Keras làm việc với TensorFlow để tạo Mạng thần kinh?
Chúng tôi sẽ sử dụng API tuần tự Keras, hữu ích trong việc xây dựng mô hình tuần tự được sử dụng để làm việc với một chồng lớp đơn giản, trong đó mỗi lớp có chính xác một tensor đầu vào và một tensor đầu ra.
Mạng nơ-ron chứa ít nhất một lớp được gọi là lớp chập. Chúng ta có thể sử dụng Mạng thần kinh hợp pháp để xây dựng mô hình học tập.
Chúng tôi đang sử dụng Google Colaboratory để chạy đoạn mã dưới đây. Google Colab hoặc Colaboratory giúp chạy mã Python qua trình duyệt và không yêu cầu cấu hình cũng như quyền truy cập miễn phí vào GPU (Đơn vị xử lý đồ họa). Colaboratory đã được xây dựng trên Jupyter Notebook.
Công cụ ước tính là đại diện cấp cao của TensorFlow về một mô hình hoàn chỉnh. Nó được thiết kế để dễ dàng mở rộng quy mô và đào tạo không đồng bộ.
Chúng tôi sẽ đào tạo mô hình hồi quy logistic bằng cách sử dụng API tf.estimator. Mô hình được sử dụng làm cơ sở cho các thuật toán khác. Chúng tôi sử dụng bộ dữ liệu titanic với mục tiêu dự đoán khả năng sống sót của hành khách, các đặc điểm cụ thể như giới tính, tuổi, hạng, v.v.
Công cụ ước tính sử dụng các cột tính năng để mô tả cách mô hình diễn giải các tính năng đầu vào thô. Công cụ ước tính mong đợi một vectơ gồm các đầu vào số và các cột tính năng sẽ giúp mô tả cách mô hình sẽ chuyển đổi mọi tính năng trong tập dữ liệu. Việc chọn và sử dụng đúng tập hợp các cột tính năng là điều cần thiết để học một mô hình hiệu quả.
Ví dụ
print("The dataset is being inspected")
ds = make_input_fn(dftrain, y_train, batch_size=10)()
for feature_batch, label_batch in ds.take(1):
print('Some feature keys are:', list(feature_batch.keys()))
print()
print('A batch of class:', feature_batch['class'].numpy())
print()
print('A batch of Labels:', label_batch.numpy()) Mã tín dụng −https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/linear
Đầu ra
The dataset is being inspected Some feature keys are: ['sex', 'age', 'n_siblings_spouses', 'parch', 'fare', 'class', 'deck', 'embark_town', 'alone'] A batch of class: [b'First' b'First' b'First' b'Third' b'Third' b'Third' b'First' b'Third' b'Second' b'Third'] A batch of Labels: [0 1 1 0 0 0 1 0 0 0]
Giải thích
- Tập dữ liệu đã được kiểm tra.
- Các phím tính năng, nhãn và các lớp được hiển thị trên bảng điều khiển.
- Nó được thực hiện bằng cách lặp lại một loạt tập dữ liệu.