tensorflow从入门到精通100讲(二)-IRIS数据集应用实战
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
tensorflow从入门到精通100讲(二)-IRIS数据集应用实战
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
前言
TensorFlow 2.0 即將問世,很多API該刪的刪,該改的改。在這篇文章中我就2.0 版本中以下兩點更新,為大家做一下預熱(注意:博主使用的是tensorflow1.9版)。
在tensorflow2.0中:
- 將使用 Keras 和 eager execution,幫助大家輕松構建模型。
- 刪除了queue runner 以支持 tf.data,幫助大家更快,更方便的構建數據流。
當然還有很多其他的更新,這里博主不做介紹。
導入tensorflow,開啟eager模式
在2.0版本中,默認使用eager模式,所以將不用加tfe.enable_eager_execution()去開啟eager模式。
import os from sklearn.datasets import load_iris import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.eager as tfe tfe.enable_eager_execution()
IRIS數據集
Iris也稱鳶尾花卉數據集,是一類多重變量分析的數據集。數據集包含150個數據集,分為3類,每類50個數據,每個數據包含4個屬性。可通過花萼長度,花萼寬度,花瓣長度,花瓣寬度4個屬性預測鳶尾花卉屬于(Setosa,Versicolour,Virginica)三個種類中的哪一類。數據集格式如下:
5.1, 3.5, 1.4, 0.2, Iris-setosa
4.9, 3.0, 1.4, 0.2, Iris-setosa
...<
總結
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