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法律研究如何在 Python 中使用 Keras 下載和探索與預測 Stack Overflow 問題標籤相關的資料集？
TensorFlow 是 Google 提供的一個機器學習框架。它是一個開源框架，與 Python 結合使用以實現演算法、深度學習應用程式等等。它用於研究和生產目的。它具有最佳化技術，有助於快速執行復雜的數學運算。
這是因為它使用 NumPy 和多維陣列。這些多維陣列也稱為“張量”。該框架支援使用深度神經網路。它具有高度可擴充套件性，並附帶許多流行的資料集。它使用 GPU 計算並自動管理資源。它附帶大量機器學習庫，並且得到良好的支援和記錄。該框架能夠執行深度神經網路模型、訓練它們以及建立預測相應資料集相關特徵的應用程式。
可以使用以下程式碼行在 Windows 上安裝“tensorflow”包：
pip install tensorflow
Keras 是作為 ONEIROS（開放式神經電子智慧機器人作業系統）專案研究的一部分開發的。Keras 是一個用 Python 編寫的深度學習 API。它是一個高階 API，具有高效的介面，有助於解決機器學習問題。它具有高度可擴充套件性，並具有跨平臺功能。這意味著 Keras 可以執行在 TPU 或 GPU 叢集上。Keras 模型也可以匯出到 Web 瀏覽器或手機上執行。
Keras 已經存在於 TensorFlow 包中。可以使用以下程式碼行訪問它。
import tensorflow from tensorflow import keras
我們正在使用 Google Colaboratory 來執行以下程式碼。Google Colab 或 Colaboratory 幫助透過瀏覽器執行 Python 程式碼，並且無需任何配置即可免費訪問 GPU（圖形處理單元）。Colaboratory 基於 Jupyter Notebook 構建。以下是探索與預測 Stack Overflow 問題標籤相關的資料集的程式碼片段：
示例
print("Downloading tensorflow-text")
!pip -q install tensorflow-text
import collections
import pathlib
import re
import string
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import losses
from tensorflow.keras import preprocessing
from tensorflow.keras import utils
from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import TextVectorization
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_text as tf_text
data_url =
'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/stack_overflow_16k.tar.gz'
dataset = utils.get_file(
'stack_overflow_16k.tar.gz',
data_url,
untar=True,
cache_dir='stack_overflow',
cache_subdir='')
dataset_dir = pathlib.Path(dataset).parent程式碼來源 - https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
輸出
Downloading tensorflow-text Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/stack_overflow_16k.tar.gz 6053888/6053168 [==============================] - 0s 0us/step
解釋
匯入所需的包。
從 API 載入資料。
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