如何使用Tensorflow来探索数据集并使用Python从stackoverflow问题数据集中查看示例文件？
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，可与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
Keras被开发为ONEIROS（开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究的一部分。Keras是使用Python编写的深度学习API。它是一个高级API，具有可帮助解决机器学习问题的高效接口。它在Tensorflow框架之上运行。它旨在帮助快速进行实验。它提供了在开发和封装机器学习解决方案中必不可少的基本抽象和构建块。
Keras已经存在于Tensorflow软件包中。可以使用下面的代码行进行访问。
import tensorflow from tensorflow import keras
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。以下是代码片段-
示例
print("The files in the directory are listed out")
list(dataset_dir.iterdir())
print("The stackoverflow questions are present in the 'train/' directory")
train_dir = dataset_dir/'train'
list(train_dir.iterdir())
sample_file = train_dir/'python/1755.txt'
print("A sample file is displayed")
with open(sample_file) as f:
print(f.read())代码信用-https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
输出结果
The files in the directory are listed out The stackoverflow questions are present in the 'train/' directory A sample file is displayed why does this blank program print true x=true.def stupid():. x=false.stupid().print x
解释
列出目录中的文件。
控制台上显示StackOverflow数据集中存在的文本数据的样本。