Tensorflow는 Google에서 제공하는 기계 학습 프레임워크입니다. 알고리즘, 딥 러닝 애플리케이션 등을 구현하기 위해 Python과 함께 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. 연구 및 생산 목적으로 사용됩니다.
'tensorflow' 패키지는 아래 코드 줄을 사용하여 Windows에 설치할 수 있습니다 -
pip install tensorflow
Tensor는 TensorFlow에서 사용되는 데이터 구조입니다. 흐름도에서 가장자리를 연결하는 데 도움이 됩니다. 이 흐름도를 '데이터 흐름 그래프'라고 합니다. 텐서는 다차원 배열 또는 목록에 불과합니다.
William Cowper, Edward(Earl of Derby), Samuel Butler의 세 번역 작업의 텍스트 데이터가 포함된 Illiad의 데이터 세트를 사용할 것입니다. 모델은 한 줄의 텍스트가 제공될 때 번역자를 식별하도록 훈련됩니다. 사용된 텍스트 파일은 전처리되었습니다. 여기에는 문서 머리글 및 바닥글, 줄 번호 및 장 제목 제거가 포함됩니다.
Google Colaboratory를 사용하여 아래 코드를 실행하고 있습니다. Google Colab 또는 Colaboratory는 브라우저를 통해 Python 코드를 실행하는 데 도움이 되며 구성이 필요 없고 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 무료 액세스가 필요합니다. Colaboratory는 Jupyter Notebook을 기반으로 구축되었습니다.
예
다음은 코드 조각입니다 -
print("Creating a test dataset that consists of raw strings")
test_ds = all_labeled_data.take(VALIDATION_SIZE).batch(BATCH_SIZE)
test_ds = configure_dataset(test_ds)
loss, accuracy = export_model.evaluate(test_ds)
print("The loss is : ", loss)
print("The accuracy is: {:2.2%}".format(accuracy)) 코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
출력
Creating a test dataset that consists of raw strings 79/79 [==============================] - 7s 10ms/step - loss: 0.5230 - accuracy: 0.7909 The loss is : 0.5458346605300903 The accuracy is: 78.16%
설명
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데이터가 특정 배치 크기로 그룹화되는 테스트 데이터 세트가 구축됩니다.
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이 데이터는 '평가' 방법을 사용하여 평가됩니다.
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훈련 데이터와 관련된 손실 및 정확도가 콘솔에 표시됩니다.