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TensorFlowを使用して、PythonでトレーニングされたIMDBデータセットのトレーニングと検証の精度を視覚化するプロットを作成するにはどうすればよいですか？

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。

「tensorflow」パッケージは、以下のコード行を使用してWindowsにインストールできます-

pip install tensorflow

「IMDB」データセットには、5万本を超える映画のレビューが含まれています。このデータセットは通常、自然言語処理に関連する操作で使用されます。

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。

Folloiwngは、トレーニングされたIMDBデータセットのトレーニングと検証の精度を視覚化するプロットを作成するためのコードスニペットです-

例

plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')

plt.show()

コードクレジット − https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/text_classification

出力

TensorFlowを使用して、PythonでトレーニングされたIMDBデータセットのトレーニングと検証の精度を視覚化するプロットを作成するにはどうすればよいですか？

説明

  • データがモデルに適合したら、実際の値と予測値を比較する必要があります。

  • これを行う最良の方法は、視覚化することです。

  • したがって、「matplotlib」ライブラリを使用して、トレーニングおよび検証データセットに関する精度をプロットします。

  • これは、モデルに合うようにデータをトレーニングするために実行されたステップ（またはエポック）の数に基づいています。


  1. TensorFlowを使用して、PythonのIMDBデータセットの時間に関する精度と損失を視覚化するプロットを作成するにはどうすればよいですか？

    Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。 「IMDB」データセットには、5万本を超える映画のレビューが含まれています。このデータセットは通常、自然言語処理に関連する操作で使用されます。 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

  2. Pythonを使用してモデルをプロットするためにKerasをどのように使用できますか？

    Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。それは研究および生産目的で使用されます。複雑な数学演算をすばやく実行するのに役立つ最適化手法があります。 Tensorは、TensorFlowで使用されるデータ構造です。フロー図のエッジを接続するのに役立ちます。このフロー図は「データフローグラフ」と呼ばれます。テンソルは多次元配列またはリストに他なりません。 Kerasは、プロジェクトONEIROS（オープンエンドの神経電子イン