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法律研究如何使用 Estimators 在 Tensorflow 中檢查泰坦尼克號資料集的特定列？
可以透過訪問要檢查的列並使用“DenseFeatures”將其轉換為 NumPy 陣列來檢查泰坦尼克號資料集中的特定列。
閱讀更多： 什麼是 TensorFlow 以及 Keras 如何與 TensorFlow 協作建立神經網路？
我們將使用 Keras Sequential API，它有助於構建一個順序模型，該模型用於處理層疊的簡單層，其中每一層只有一個輸入張量和一個輸出張量。
包含至少一層卷積層的神經網路稱為卷積神經網路。我們可以使用卷積神經網路構建學習模型。
Estimator 是 TensorFlow 中對完整模型的高階表示。它旨在實現輕鬆擴充套件和非同步訓練。我們將使用 tf.estimator API 訓練一個邏輯迴歸模型。該模型用作其他演算法的基線。我們使用泰坦尼克號資料集，目標是根據性別、年齡、等級等特徵預測乘客的生存情況。
示例
print("Results of a specific column are being inspected")
age_column = feature_columns[7]
tf.keras.layers.DenseFeatures([age_column])(feature_batch).numpy()程式碼來源 -https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/linear
輸出
Results of a specific column are being inspected array([[61. ], [17. ], [19. ], [55.5], [26. ], [20. ], [24. ], [ 9. ], [31. ], [28. ]], dtype=float32)
解釋
- 檢查特定特徵列的結果。
- 這是藉助 tf.keras.layers.DenseFeatures 層實現的。
更新於： 2021年2月25日
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