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法律研究如何使用預製 Estimator 在 Tensorflow 中下載 Iris 資料集？
Tensorflow 可以使用預製 Estimator 透過 Keras 包中的 `get_file` 方法下載 iris 資料集。Google API 儲存著 iris 資料集，可以將其作為引數傳遞給 `get_file` 方法。
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，該模型用於處理簡單的層堆疊，其中每一層都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。
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，並且可以免費訪問 GPU（圖形處理單元）。Colaboratory 基於 Jupyter Notebook 構建。
讓我們瞭解如何使用 Estimator。
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。
模型使用 iris 資料集進行訓練。它有 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
基於這些資訊，可以定義一些有助於解析資料的常量。
示例
import tensorflow as tf
import pandas as pd
print("Column names defined")
CSV_COLUMN_NAMES = ['SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth', 'Species']
SPECIES = ['Setosa', 'Versicolor', 'Virginica']
print("Iris training data is being downloaded")
train_path = tf.keras.utils.get_file(
"iris_training.csv", "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_training.csv")
print("Iris test data is being downloaded")
test_path = tf.keras.utils.get_file(
"iris_test.csv", "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_test.csv")
train = pd.read_csv(train_path, names=CSV_COLUMN_NAMES, header=0)
test = pd.read_csv(test_path, names=CSV_COLUMN_NAMES, header=0)
print("Sample data is being displayed")
train.head()程式碼來源 -https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/premade#first_things_first
輸出
Column names defined Iris training data is being downloaded Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_training.csv 8192/2194 [================================================================================================================] - 0s 0us/step Iris test data is being downloaded Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_test.csv 8192/573 [============================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================] - 0s 0us/step Sample data is being displayed SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Species 0 6.4 2.8 5.6 2.2 2 1 5.0 2.3 3.3 1.0 1 2 4.9 2.5 4.5 1.7 2 3 4.9 3.1 1.5 0.1 0 4 5.7 3.8 1.7 0.3 0
解釋
- 定義列名。
- 下載資料。
- 在控制檯上顯示一些示例資料。
更新於: 2021年2月22日
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