如何使用 Tensorflow 与 Estimator 来使用 Python 预测输出?
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‘预测’方法在从未见过的数据上调用，预测和实际值显示在控制台上。
阅读更多: 什么是 TensorFlow，以及 Keras 如何与 TensorFlow 配合使用来创建神经网络?
我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建用于处理普通层堆栈的顺序模型，其中每个层只有一个输入张量和一个输出张量。
包含至少一个层的神经网络称为卷积层。我们可以使用卷积神经网络构建学习模型。
TensorFlow Text 包含可与 TensorFlow 2.0 一起使用的文本相关类和操作的集合。TensorFlow Text 可用于预处理序列建模。
我们正在使用 Google Colaboratory 运行以下代码。 Google Colab 或 Colaboratory 可帮助在浏览器上运行 Python 代码，无需任何配置，并可免费访问 GPU(图形处理单元)。Colaboratory 是在 Jupyter Notebook 之上构建的。
Estimator 是 TensorFlow 对完整模型的高级表示。它旨在轻松扩展和异步训练。
示例
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)
)
代码来源 −https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/premade#first_things_first
输出
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"
解释
一旦调用‘predict’方法，就会进行预测。
这些值及其置信度会显示在控制台上。
