就这样吧

简介 使用Tensorflow Hub和Keras进行迁移学习的基本应用 使用来源于网络电影数据库的IMDB数据集，其中包含50,000条影评文本。从该数据集切割出的25,000条评论用作训练，另外25,000条用作测试。训练集和测试集是平衡的，意味着它们包含相等数量的积极和消极评论 本次使用tf.keras，是一个Tensorflow中用于构建和训练模型的高级API，此外还是用了Tensorflow Hub，一个用于迁移学习的库和平台。 import numpy as np import tensorfl

此笔记本（notebook）使用评论文本将影评分为*积极（positive）或消极（nagetive）两类。这是一个二元（binary）*或者二分类问题，一种重要且应用广泛的机器学习问题。 准备工作 导入所需库 import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np 导入数据集 imdb = keras.datasets.imdb (train_data, train_labels), (test_data, te

准备工作 导入所用库 # import tensorflow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 准备数据集 导入Fashion MNIST数据集 使用Fashion MNIST数据集，该数据集中包含10个类别的70,000个灰度图像。这些图像以低分辨率（28x28像素）