इस डेटासेट को संग्रहीत करने वाले Google API का उपयोग करके अबालोन डेटासेट डाउनलोड किया जा सकता है। पंडों के पुस्तकालय में मौजूद read_csv पद्धति का उपयोग एपीआई से डेटा को CSV फ़ाइल में पढ़ने के लिए किया जाता है। सुविधाओं के नाम भी स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट किए गए हैं। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Ke

परिचय अजगर में Cerberus मॉड्यूल शक्तिशाली लेकिन हल्के डेटा सत्यापन कार्य प्रदान करता है। इसे इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि आप इसे विभिन्न एप्लिकेशन और कस्टम सत्यापन तक बढ़ा सकते हैं। हम पहले एक स्कीमा को परिभाषित करते हैं और फिर योजना के खिलाफ डेटा को मान्य करते हैं और जांचते हैं कि यह प्रदान क

एक बार जब Google API का उपयोग करके एबेलोन डेटासेट डाउनलोड कर लिया जाता है, तो डेटा के कुछ नमूने हेड पद्धति का उपयोग करके कंसोल पर प्रदर्शित किए जा सकते हैं। यदि इस विधि में कोई संख्या पास की जाती है, तो कई पंक्तियाँ प्रदर्शित होंगी। यह मूल रूप से शुरुआत से पंक्तियों को प्रदर्शित करता है। और पढ़ें:

केरस में अनुक्रमिक पद्धति का उपयोग करके एक अनुक्रमिक मॉडल बनाया जा सकता है। इस विधि में परतों की संख्या और प्रकार निर्दिष्ट किए जाते हैं। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है? हम अबालोन डेटासेट का उपयोग करेंगे, जिसमें एबेलोन के माप

परिचय ओपनपीएक्सएल एक्सेल 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm फाइलों को पढ़ने/लिखने के लिए एक पायथन लाइब्रेरी है। इसका जन्म मौजूदा पुस्तकालय की कमी के कारण पाइथन से मूल रूप से ऑफिस ओपन एक्सएमएल प्रारूप पढ़ने/लिखने के लिए हुआ था। एक एक्सेल फ़ाइल जिसे हम संचालन के लिए उपयोग करते हैं, वर्कबुक कहलाती है जिसमें न

प्रीप्रोसेसिंग मॉड्यूल में मौजूद सामान्यीकरण पद्धति का उपयोग करके एक सामान्यीकरण परत का निर्माण किया जा सकता है। यह परत अबालोन डेटासेट की विशेषताओं के अनुकूल बनाने के लिए बनाई गई है। इसके अलावा, मॉडल की प्रशिक्षण क्षमता में सुधार के लिए एक घनी परत जोड़ी जाती है। यह परत प्रत्येक कॉलम से जुड़े माध्य औ

परिचय पायथन में ओएस मॉड्यूल विभिन्न कार्यों के साथ आता है जो डेवलपर्स को उस ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाता है जिस पर वे वर्तमान में काम कर रहे हैं। इस लेख में हम मुख्य रूप से एक निर्देशिका/फ़ोल्डर बनाना और हटाना सीखेंगे, एक निर्देशिका का नाम बदलें और फ़ाइल प्रबंधन की मूल बातें भ

एबेलोन डेटा के संबंध में मॉडल का प्रशिक्षण और निर्माण क्रमशः संकलन और फिट विधियों का उपयोग करके किया जा सकता है। फिट पद्धति भी युगों की संख्या को पैरामीटर के रूप में लेती है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है? हम अबालोन डेटासेट क

यूनिकोड स्ट्रिंग्स डिफ़ॉल्ट रूप से utf-8 एन्कोडेड हैं। यूनिकोड स्ट्रिंग को Tensorflow मॉड्यूल में स्थिर विधि का उपयोग करके UTF-8 एन्कोडेड स्केलर मानों के रूप में दर्शाया जा सकता है। Tensorflow मॉड्यूल में मौजूद एन्कोड पद्धति का उपयोग करके यूनिकोड स्ट्रिंग्स को UTF-16 एन्कोडेड स्केलर के रूप में दर्शा

एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर को डीकोड पद्धति का उपयोग करके कोड बिंदुओं के वेक्टर में परिवर्तित किया जा सकता है। कोड बिंदुओं के वेक्टर को एन्कोड विधि का उपयोग करके एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर में परिवर्तित किया जा सकता है। एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर को ट्रांसकोड पद्धति का उपयोग करके एक अलग एन्कोडिंग में परिवर

परिचय sys मॉड्यूल पायथन में पायथन दुभाषिया के बारे में बहुमूल्य जानकारी प्रदान करता है। आप इसका उपयोग पायथन इंटरप्रेटर के स्थिरांक, कार्यों और विधियों के बारे में विवरण प्राप्त करने के लिए भी कर सकते हैं। आरंभ करना sys मॉड्यूल पायथन के साथ पैक किया गया है, जिसका अर्थ है कि आपको पीआईपी पैकेज मैनेजर

यूनिकोड स्ट्रिंग्स के एक सेट को एन्कोड विधि का उपयोग करके UTF8-एन्कोडेड स्ट्रिंग के रूप में दर्शाया जा सकता है। और पढ़ें:TensorFlow क्या है और Keras कैसे TensorFlow के साथ तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए काम करता है? मॉडल जो प्राकृतिक भाषा को संसाधित करते हैं वे विभिन्न भाषाओं को संभालते हैं जिनमें

इनपुट मान के रूप में tf.Tensor का उपयोग करके समान लंबाई के कई स्ट्रिंग्स को एन्कोड किया जा सकता है। जब अलग-अलग लंबाई के कई स्ट्रिंग्स को एन्कोड करने की आवश्यकता होती है, तो इनपुट के रूप में एक tf.RaggedTensor का उपयोग किया जाना चाहिए। यदि एक टेंसर में गद्देदार/विरल प्रारूप में कई तार होते हैं, तो इस

यूनिकोड संचालन पहले स्ट्रिंग्स की लंबाई प्राप्त करके और इसे अन्य मानों पर सेट करके किया जा सकता है (डिफ़ॉल्ट मान बाइट है)। कोड बिंदुओं के वेक्टर को एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर में बदलने के लिए एन्कोड विधि का उपयोग किया जाता है। यह प्रत्येक एन्कोडेड स्ट्रिंग में यूनिकोड कोड बिंदुओं को निर्धारित करने के

कैरेक्टर सबस्ट्रिंग्स का उपयोग टेन्सरफ़्लो के साथ सबस्ट्र विधि का उपयोग करके किया जा सकता है जो टेन्सरफ़्लो के स्ट्रिंग्स मॉड्यूल में मौजूद है। फिर इसे एक Numpy सरणी में बदल दिया जाता है और फिर प्रदर्शित किया जाता है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFl

यूनिकोड स्ट्रिंग को विभाजित किया जा सकता है, और बाइट ऑफ़सेट को क्रमशः unicode_split विधि और unicode_decode_with_offsets विधियों का उपयोग करके निर्दिष्ट किया जा सकता है। ये विधियाँ टेंसरफ़्लो मॉड्यूल के स्ट्रिंग वर्ग में मौजूद हैं। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के

प्रत्येक यूनिकोड कोड बिंदु कोड बिंदुओं के एकल संग्रह से संबंधित होता है जिसे स्क्रिप्ट के रूप में जाना जाता है। एक चरित्र की लिपि उस भाषा को निर्धारित करती है जिससे चरित्र संबंधित होगा। TensorFlow strings.unicode_script पद्धति के साथ आता है जो यह पता लगाने में मदद करता है कि किसी दिए गए कोडपॉइंट द्व

सेगमेंटेशन से तात्पर्य टेक्स्ट को शब्द जैसी इकाइयों में विभाजित करने की क्रिया से है। इसका उपयोग उन मामलों में किया जाता है जहां शब्दों को अलग करने के लिए स्पेस वर्णों का उपयोग किया जाता है, लेकिन चीनी और जापानी जैसी कुछ भाषाएं रिक्त स्थान का उपयोग नहीं करती हैं। जर्मन जैसी कुछ भाषाओं में लंबे यौगिक

वाक्य में प्रत्येक शब्द का कूट बिन्दु प्राप्त करने के लिए सबसे पहले यह देखा जाता है कि वाक्य शब्द का प्रारंभ है या नहीं। फिर, यह देखने के लिए जाँच की जाती है कि क्या सभी वाक्यों के वर्णों की चपटी सूची में वर्ण का सूचकांक शब्द के विशिष्ट सूचकांक से शुरू होता है। एक बार यह सत्यापित हो जाने के बाद, प्र

वाक्य में शब्दों के शुरुआती ऑफ़सेट का उपयोग करके एक रैग्ड टेन्सर बनाया जा सकता है। सबसे पहले, वाक्य में प्रत्येक शब्द में प्रत्येक वर्ण का कोड बिंदु बनाया जाता है। इसके बाद, वे कंसोल पर प्रदर्शित होते हैं। उस विशिष्ट वाक्य में शब्दों की संख्या निर्धारित की जाती है, और ऑफसेट निर्धारित किया जाता है।