Tensorflow标记器将文本标记化并编码为机器可读的向量。首先,我们对一些大量的文本调用fit_on_texts来构建一个字典,然后我们对我们的输入文本调用fit_on_sequences来构建相应的编码向量。然而,似乎没有一种内置的方法来进行反向操作,即根据字典从数值向量中检索文本。在Python中,可以实现如下内容 # map predicted word index to word
out_word='
我使用的是TensorFlow 0.10.0rc0。我在Ubuntu 14.04上的CUDA驱动版本是7.5,CUDNN是4。我有一个简单的CSV文件,它只有一行,如下所示:newline",0
在Ubuntu上的VIM中,通过按enter键添加了换行符。我可以使用read_csv函数在pandas中读取这个文件,其中的文本字段显示为包含一个\n字符。has to end with quo
我尝试在Sagemaker中使用TensorFlow-Keras模型进行预测,但收到以下错误:An error occurred (ModelErrorfrom model with message " "error": "Unsupported Media Type: application/x-image"在Cloudwatch中,对于Sagemaker:
F external
我使用tensorflow.keras.preprocessing.text中的Tokenizer()函数如下: from tensorflow.keras.preprocessing.text import= ["The quick brown fox jumped over the lazy dog."]t.fit_on_texts(s)
print(t.word_index{'the': 1, 'q