TensorflowをEstimatorで使用して、Pythonを使用して出力を予測するにはどうすればよいですか？

「predict」メソッドは、これまでに見たことのないデータで呼び出され、予測と実際の値がコンソールに表示されます。

続きを読む： TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？

Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ちます。

少なくとも1つの層を含むニューラルネットワークは、畳み込み層と呼ばれます。畳み込みニューラルネットワークを使用して、学習モデルを構築できます。

TensorFlow Textには、TensorFlow2.0で使用できるテキスト関連のクラスとオペレーションのコレクションが含まれています。 TensorFlow Textを使用して、シーケンスモデリングを前処理できます。

Google Colaboratoryを使用して、以下のコードを実行しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 ColaboratoryはJupyterNotebookの上に構築されています。

Estimatorは、TensorFlowによる完全なモデルの高レベルの表現です。簡単なスケーリングと非同期トレーニング用に設計されています。

例

for pred_dict, expec in zip(predictions, expected):
   class_id = pred_dict['class_ids'][0]
   probability = pred_dict['probabilities'][class_id]
   print('Prediction is "{}" ({:.1f}%), expected "{}"'.format(
      SPECIES[class_id], 100 * probability, expec)
   )

コードクレジット-https：//www.tensorflow.org/tutorials/estimator/premade#first_things_first

出力

INFO:tensorflow:Calling model_fn.
INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Graph was finalized.
INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/tmpbhg2uvbr/model.ckpt-5000
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.
Prediction is "Setosa" (91.3%), expected "Setosa"
Prediction is "Versicolor" (52.0%), expected "Versicolor"
Prediction is "Virginica" (63.5%), expected "Virginica"

説明

• 「predict」メソッドが呼び出されると、予測が行われます。

• これらの値は、信頼水準とともにコンソールに表示されます。