TensorFlow如何用于配置IMDB数据集以提供良好的性能并创建模型？
Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，与Python结合使用以实现算法，深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。
可以使用下面的代码行在Windows上安装'tensorflow'软件包-
pip install tensorflow
Tensor是TensorFlow中使用的数据结构。它有助于连接流程图中的边缘。该流程图称为“数据流程图”。张量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。该数据集通常与与自然语言处理相关的操作一起使用。
我们正在使用Google合作实验室来运行以下代码。GoogleColab或Colaboratory可以帮助通过浏览器运行Python代码，并且需要零配置和对GPU（图形处理单元）的免费访问。合作已建立在JupyterNotebook的基础上。
以下是配置IMDB数据集以提供良好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()
代码信用-https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/text_classification
输出结果
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确保在运行时动态调整属性的值。
该模型是使用“Keras”构建的，它是其中包含一个密集层的顺序模型。
有关所构建模型的摘要或元数据将显示在控制台上。