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法律研究如何使用 Estimators 在 TensorFlow 中返回一個包含兩個元素的元組？
可以透過建立一個接受特徵和標籤並將其作為 NumPy 陣列返回的方法來處理鳶尾花資料集，從而返回一個包含兩個元素的元組。
閱讀更多： 什麼是 TensorFlow 以及 Keras 如何與 TensorFlow 協同建立神經網路？
我們將使用 Keras Sequential API，它有助於構建一個順序模型，該模型用於處理簡單的層堆疊，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來構建學習模型。
TensorFlow Text 包含一系列與文字相關的類和操作，可用於 TensorFlow 2.0。TensorFlow Text 可用於預處理序列建模。
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）。Colaboratory 基於 Jupyter Notebook 構建。
Estimator 是 TensorFlow 中對完整模型的高階表示。它旨在易於擴充套件和非同步訓練。
該模型使用鳶尾花資料集進行訓練。共有 4 個特徵和一個標籤。
- 萼片長度
- 萼片寬度
- 花瓣長度
- 花瓣寬度
示例
print("Function that returns a two-element tuple")
def input_evaluation_set():
features = {'SepalLength': np.array([6.4, 5.0]),
'SepalWidth': np.array([2.8, 2.3]),
'PetalLength': np.array([5.6, 3.3]),
'PetalWidth': np.array([2.2, 1.0])}
labels = np.array([2, 1])
return features, labels程式碼來源 −https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/premade#first_things_first
輸出
Function that returns a two-element tuple
解釋
一旦資料設定完畢，就可以使用 TensorFlow Estimator 定義模型。
Estimator 是任何從 tf.estimator.Estimator 派生的類。
建立一個或多個輸入函式。
定義模型的特徵列。
例項化 Estimator，其中指定特徵列和各種超引數。
呼叫 Estimator 物件上的一個或多個方法，並將合適的輸入函式作為源傳遞。
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