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法學如何基於Auto MPG資料集使用TensorFlow評估模型？
TensorFlow是谷歌提供的機器學習框架。它是一個開源框架，與Python結合使用，用於實現演算法、深度學習應用程式等等。它用於研究和生產目的。
可以使用以下程式碼行在Windows上安裝“tensorflow”包：
pip install tensorflow
張量是TensorFlow中使用的資料結構。它有助於連線流圖中的邊。此流圖稱為“資料流圖”。張量只不過是多維陣列或列表。
迴歸問題的目標是預測連續或離散變數的輸出，例如價格、機率、是否會下雨等等。
我們使用的資料集稱為“Auto MPG”資料集。它包含1970年代和1980年代汽車的燃油效率。它包括重量、馬力、排量等屬性。有了這些，我們需要預測特定車輛的燃油效率。
我們使用Google Colaboratory執行以下程式碼。Google Colab或Colaboratory有助於在瀏覽器上執行Python程式碼，無需任何配置，並且可以免費訪問GPU（圖形處理單元）。Colaboratory構建在Jupyter Notebook之上。以下是程式碼片段：
示例
def plot_loss(history):
plt.plot(history.history['loss'], label='loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss')
plt.ylim([0, 10])
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Error [MPG]')
plt.legend()
plt.grid(True)
plot_loss(history)
test_results = {}
test_results['hrspwr_model'] = hrspwr_model.evaluate(
test_features['Horsepower'],
test_labels, verbose=0)程式碼來源 − https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression
輸出
解釋
“evaluate”函式用於瞭解模型對從未見過的資料的泛化程度。
此資料在控制檯上視覺化。
更新於：2021年1月20日
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