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法學如何使用 Python 構建一維卷積神經網路？
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，可以實現演算法、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。
這是因為它使用了 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。它附帶眾多機器學習庫，並且得到良好的支援和文件記錄。該框架能夠執行深度神經網路模型，訓練它們，並建立預測各個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
張量是 TensorFlow 中使用的一種資料結構。它有助於連線資料流圖中的邊。此資料流圖稱為“資料流圖”。張量只不過是多維陣列或列表。
我們使用 Google Colaboratory 來執行以下程式碼。Google Colab 或 Colaboratory 幫助在瀏覽器上執行 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 建立在 Jupyter Notebook 之上。
示例
以下是程式碼片段：
print("Defining the function to build a one dimensional convolutional network")
def create_model(vocab_size, num_labels):
model = tf.keras.Sequential([
layers.Embedding(vocab_size, 64, mask_zero=True),
layers.Conv1D(64, 5, padding="valid", activation="relu", strides=2),
layers.GlobalMaxPooling1D(),
layers.Dense(num_labels)
])
return model程式碼來源：https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
輸出
Defining the function to build a one dimensional convolutional network
解釋
使用“init”向量化模型來構建一維卷積神經網路。
這也使用“Sequential”API 完成。
更新於：2021年1月19日
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