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法律研究如何使用Tensorflow和Python檢查模型在Stack Overflow問題資料集上的效能？
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，用於實現演算法、深度學習應用等等。它被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
Tensor 是 TensorFlow 中使用的一種資料結構。它有助於在流程圖中連線邊。這個流程圖被稱為“資料流圖”。Tensor 本質上是多維陣列或列表。
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，並可免費訪問 GPU（圖形處理單元）。Collaboratory 是建立在 Jupyter Notebook 之上的。
示例
以下是程式碼片段：
print("Testing the model with new data")
inputs = [
"how do I extract keys from a dict into a list?",
"debug public static void main(string[] args) {...}",
]
print("Predicting the scores ")
predicted_scores = export_model.predict(inputs)
print("Predicting the labels")
predicted_labels = get_string_labels(predicted_scores)
for input, label in zip(inputs, predicted_labels):
print("Question is: ", input)
print("The predicted label is : ", label.numpy())程式碼來源 - https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
輸出
Testing the model with new data
Predicting the scores
Predicting the labels
Question is: how do I extract keys from a dict into a list?
The predicted label is : b'python'
Question is: debug public static void main(string[] args) {...}
The predicted label is : b'java'解釋
當文字預處理程式碼存在於模型內部時，它有助於將模型匯出到生產環境中。
這樣，部署就得到了簡化。
當在模型外部使用“TextVectorization”時，它有助於執行非同步 CPU 處理和緩衝。
更新於: 2021年1月19日
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