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

Làm cách nào để Tensorflow được sử dụng để xuất mô hình được xây dựng bằng Python?

Tensorflow là một khuôn khổ học máy được cung cấp bởi Google. Nó là một khung công tác mã nguồn mở được sử dụng kết hợp với Python để triển khai các thuật toán, ứng dụng học sâu và hơn thế nữa. Nó được sử dụng trong nghiên cứu và cho mục đích sản xuất.

Nó có các kỹ thuật tối ưu hóa giúp thực hiện các phép toán phức tạp một cách nhanh chóng.

Điều này là do nó sử dụng NumPy và các mảng đa chiều. Các mảng đa chiều này còn được gọi là 'tensors'. Khung hỗ trợ làm việc với một mạng nơ-ron sâu. Nó có khả năng mở rộng cao và đi kèm với nhiều bộ dữ liệu phổ biến. Nó sử dụng tính toán GPU và tự động hóa việc quản lý tài nguyên. Nó đi kèm với vô số thư viện học máy và được hỗ trợ tốt cũng như tài liệu. Khung có khả năng chạy các mô hình mạng nơ-ron sâu, đào tạo chúng và tạo các ứng dụng dự đoán các đặc điểm liên quan của các bộ dữ liệu tương ứng.

Gói 'tensorflow' có thể được cài đặt trên Windows bằng dòng mã bên dưới -

pip install tensorflow

Tensor là một cấu trúc dữ liệu được sử dụng trong TensorFlow. Nó giúp kết nối các cạnh trong một sơ đồ luồng. Sơ đồ luồng này được gọi là 'Biểu đồ luồng dữ liệu'. Tensors không là gì khác ngoài một mảng đa chiều hoặc một danh sách.

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.

Ví dụ

Sau đây là đoạn mã -

print("The model is being exported")
export_model = tf.keras.Sequential(
   [binary_vectorize_layer, binary_model,
   layers.Activation('sigmoid')])
print("The model is being compiled")
export_model.compile(
   loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
   optimizer='adam',
   metrics=['accuracy'])
print("The model is being tested with `raw_test_ds`, which resuls in raw strings")
loss, accuracy = export_model.evaluate(raw_test_ds)
print("The accuracy of the model is : {:2.2%}".format(binary_accuracy))

Tín dụng mã - https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text

Đầu ra

The model is being exported
The model is being compiled
The model is being tested with `raw_test_ds`, which resuls in raw strings
250/250 [==============================] - 4s 13ms/step - loss: 0.5296 - accuracy: 0.8078
The accuracy of the model is : 81.10%

Giải thích

  • Lớp 'TextVectorization' được áp dụng cho tập dữ liệu trước khi nó được đưa vào mô hình.

  • Nếu mô hình cần xử lý các chuỗi thô, thì lớp ‘TextVectorization’ có thể được áp dụng bên trong mô hình.

  • Để đạt được điều này, một mô hình mới được tạo ra với sự trợ giúp của các quả tạ được sử dụng trong quá trình đào tạo.