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.
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. Collaboratory는 Jupyter Notebook을 기반으로 구축되었습니다.
예시
다음은 코드 조각입니다 -
print("Testing the model with new data")
inputs = [
"how do I extract keys from a dict into a list?",
"debug public static void main(string[] args) {...}",
]
print("Predicting the scores ")
predicted_scores = export_model.predict(inputs)
print("Predicting the labels")
predicted_labels = get_string_labels(predicted_scores)
for input, label in zip(inputs, predicted_labels):
print("Question is: ", input)
print("The predicted label is : ", label.numpy()) 코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
출력
Testing the model with new data
Predicting the scores
Predicting the labels
Question is: how do I extract keys from a dict into a list?
The predicted label is : b'python'
Question is: debug public static void main(string[] args) {...}
The predicted label is : b'java' 설명
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텍스트 전처리 코드가 모델 내부에 있으면 생산을 위해 모델을 내보내는 데 도움이 됩니다.
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이렇게 하면 배포가 간소화됩니다.
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모델 외부에서 'TextVectorization'을 사용하면 비동기 CPU 처리 및 버퍼링을 수행하는 데 도움이 됩니다.