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法律研究如何使用 Python 和 TensorFlow 評估測試資料上的兩個模型？
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。
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。
我們正在使用 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("The model is being evaluated")
binary_loss, binary_accuracy = binary_model.evaluate(binary_test_ds)
int_loss, int_accuracy = int_model.evaluate(int_test_ds)
print("The accuracy of Binary model is: {:2.2%}".format(binary_accuracy))
print("The accuracy of Int model is: {:2.2%}".format(int_accuracy))程式碼來源：https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
輸出
The model is being evaluated 250/250 [==============================] - 3s 12ms/step - loss: 0.5265 - accuracy: 0.8110 250/250 [==============================] - 4s 14ms/step - loss: 0.5394 - accuracy: 0.8014 The accuracy of Binary model is: 81.10% The accuracy of Int model is: 80.14%
解釋
評估了與 “二進位制” 和 “整數” 向量化模型訓練相關的損失和準確性。
此資料顯示在控制檯上。
更新於：2021年1月19日
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