如何使用Keras下载和探索与Python中的stackoverflow问题的预测标签相关的数据集？

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，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，并带有许多流行的数据集。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

Keras被开发为ONEIROS（开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究的一部分。Keras是使用Python编写的深度学习API。它是一个高级API，具有可帮助解决机器学习问题的高效接口。它具有高度的可扩展性，并具有跨平台功能。这意味着Keras可以在TPU或GPU集群上运行。Keras模型也可以导出为在Web浏览器或手机中运行。

Keras已经存在于Tensorflow软件包中。可以使用下面的代码行进行访问。

import tensorflow
from tensorflow import keras

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。以下是探索与Python中StackOverflow问题的预测标签相关联的数据集的代码片段-

示例

print("Downloading tensorflow-text")
!pip -q install tensorflow-text

import collections
import pathlib
import re
import string
import tensorflow as tf

fromtensorflow.kerasimport layers
fromtensorflow.kerasimport losses
fromtensorflow.kerasimport preprocessing
fromtensorflow.kerasimport utils
from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import TextVectorization

import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_text as tf_text
data_url =
'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/stack_overflow_16k.tar.gz'
dataset = utils.get_file(
   'stack_overflow_16k.tar.gz',
   data_url,
   untar=True,
   cache_dir='stack_overflow',
   cache_subdir='')
dataset_dir = pathlib.Path(dataset).parent

代码信用-https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text

输出结果

Downloading tensorflow-text
Downloading data from
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/stack_overflow_16k.tar.gz
6053888/6053168 [==============================] - 0s 0us/step

解释

• 所需的软件包已导入。

• 数据是从api加载的。