Tensorflowを使用して、Pythonを使用するすべてのラベルのstackoverflow質問データセットのスコアを予測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、アルゴリズムや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。これは、NumPyと多次元配列を使用しているためです。これらの多次元配列は「テンソル」とも呼ばれます。フレームワークは、ディープニューラルネットワークの操作をサポートします。

「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 

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。

これらは、3つの主要な属性を使用して識別できます-

• ランク −テンソルの次元について説明します。これは、テンソルの順序、または定義されたテンソルの次元数として理解できます。

• タイプ −テンソルの要素に関連付けられたデータ型について説明します。 1次元、2次元、またはn次元のテンソルにすることができます。

• 形 −これは行と列を合わせた数です。

以下のコードを実行するためにGoogleColaboratoryを使用しています。 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。

例

以下はコードスニペットです-

 print（ "すべてのラベルのスコアを予測する"）defget_string_labels（predicted_scores_batch）：predicted_int_labels =tf.argmax（predicted_scores_batch、axis =1）predicted_labels =tf.gather（raw_train_ds.class_names、predicted_int_labels）return expected_labels 

 コードクレジット-https：//www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text 
 
出力
 
すべてのラベルのスコアを予測する
 
説明
 
 
 

 「predict」メソッドは、構築されたモデルで呼び出されます。
 
 
 

 これにより、生の文字列が入力として取得され、すべてのラベルのスコアが予測されます。
 
 
 

 この関数は、スコアが最大のラベルを見つけます。
 
 
 

 このデータはコンソールに表示されます。