Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，可与Python结合使用，以实现算法，深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。
它具有优化技术，可帮助快速执行复杂的数学运算。
这是因为它使用了NumPy和多维数组。这些多维数组也称为“张量”。该框架支持使用深度神经网络。它具有高度的可扩展性，并附带许多流行的数据集。它使用GPU计算并自动进行资源管理。它带有大量的机器学习库，并且得到了良好的支持和记录。该框架具有运行深度神经网络模型，对其进行训练以及创建可预测各个数据集相关特征的应用程序的能力。
可以使用下面的代码行在Windows上安装'tensorflow'软件包-
pip install tensorflow
Tensor是TensorFlow中使用的数据结构。它有助于连接流程图中的边缘。该流程图称为“数据流程图”。张量不过是多维数组或列表。
我们正在使用Google合作实验室来运行以下代码。Google Colab或Colaboratory可以帮助通过浏览器运行Python代码，并且需要零配置和对GPU（图形处理单元）的免费访问。合作已建立在Jupyter Notebook的基础上。以下是代码片段-
print("The vocab_size is actually vocab_size+1 since 0 is used as padding")
int_model = create_model(vocab_size=VOCAB_SIZE + 1, num_labels=4)
print("The model is compiled")
int_model.compile(
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
print("The model is fit to the data")
history = int_model.fit(int_train_ds, validation_data=int_val_ds, epochs=5)代码信用-https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
输出结果
The vocab_size is actually vocab_size+1 since 0 is used as padding The model is compiled The model is fit to the data Epoch 1/5 188/188 [==============================] - 7s 37ms/step - loss: 1.3020 - accuracy: 0.3877 - val_loss: 0.8041 - val_accuracy: 0.6625 Epoch 2/5 188/188 [==============================] - 5s 25ms/step - loss: 0.7200 - accuracy: 0.7003 - val_loss: 0.5815 - val_accuracy: 0.7685 Epoch 3/5 188/188 [==============================] - 5s 25ms/step - loss: 0.4517 - accuracy: 0.8471 - val_loss: 0.5137 - val_accuracy: 0.8040 Epoch 4/5 188/188 [==============================] - 5s 25ms/step - loss: 0.2709 - accuracy: 0.9311 - val_loss: 0.5091 - val_accuracy: 0.8065 Epoch 5/5 188/188 [==============================] - 5s 25ms/step - loss: 0.1453 - accuracy: 0.9717 - val_loss: 0.5320 - val_accuracy: 0.8025
'create_model'方法用于创建模型。
该模型是使用“编译”方法编译的。
在此编译模型上调用“ fit”方法以使数据适合模型。