Computer >> Máy Tính >  >> Lập trình >> Python

Làm cách nào để Tensorflow được sử dụng với Công cụ ước tính để đưa ra dự đoán từ mô hình được đào tạo?

Tensorflow có thể được sử dụng với công cụ ước tính để dự đoán kết quả đầu ra trên dữ liệu mới bằng cách sử dụng phương pháp "dự đoán" có trong phương thức "trình phân loại".

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.

Một 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.

TensorFlow Text chứa tập hợp các lớp và hoạt động liên quan đến văn bản có thể được sử dụng với TensorFlow 2.0. TensorFlow Text có thể được sử dụng để xử lý trước mô hình trình tự.

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.

Mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng tập dữ liệu mống mắt. Có 4 tính năng và một nhãn.

  • chiều dài đài hoa
  • chiều rộng đài hoa
  • chiều dài cánh hoa
  • chiều rộng của cánh hoa

Ví dụ 

print(“Generating predictions from model”)
expected = ['Setosa', 'Versicolor', 'Virginica']
predict_x = {
   'SepalLength': [5.1, 5.9, 6.9],
   'SepalWidth': [3.3, 3.0, 3.1],
   'PetalLength': [1.7, 4.2, 5.4],
   'PetalWidth': [0.5, 1.5, 2.1],
}
print(“Defining input function for prediction”)
print(“It converts inputs to dataset without labels”)
def input_fn(features, batch_size=256):
return tf.data.Dataset.from_tensor_slices(dict(features)).batch(batch_size)
predictions = classifier.predict(
   input_fn=lambda: input_fn(predict_x))

Mã tín dụng −https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/premade#first_things_first

Đầu ra 

Generating predictions from model
Defining input function for prediction
It converts inputs to dataset without labels

Giải thích

  • Mô hình được đào tạo sẽ tạo ra kết quả tốt.
  • Điều này có thể được sử dụng để dự đoán loài hoa Iris, dựa trên một số phép đo không có nhãn.
  • Các dự đoán được thực hiện bằng cách sử dụng một lệnh gọi hàm duy nhất.