案例研究:实验室google文档中免费实验的实践方法（二）

　　案例研究:实验室google文档中免费实验的实践方法（二）

　　文章实时采集并传递数据，进行机器学习算法预测和评估。文本分类是分割文本片段，计算词汇之间的相似度。

　　一、实践笔记在本篇文章中，我将演示如何使用tensorflow进行机器学习，不管是从文本分类还是语言模型入手，使用tensorflow都是一个很好的选择。本教程从tensorflow实验室的第六期开始，到后面几篇结束。在本篇文章中，笔者将针对如何利用tensorflow对现有的文本和nlp模型进行预测。

　　也许您正在寻找如何利用已有预训练模型预测机器学习任务的方法，这里将提供一个很好的实践方法。1.预处理（preprocessing）和预测我们需要对数据进行预处理，以方便模型进行预测。简单地说，就是对训练集进行预处理，以建立更精确的模型。有很多方法可以对数据进行预处理，包括分词，降维，使用多源文本或用大量数据进行预处理等等。

　　下面列出一些比较常用的方法，以下代码皆在tensorflowlite实验室google文档中免费实验。在这篇文章中，我将重点关注对数据进行降维和清洗。2.模型和模型选择首先创建一个模型（tf.sequential），然后在这个模型上在线预测。

　　在线预测过程中，

　　1))model.add(tf.train.variable(seed=

　　1))#seed=13.导入相关依赖重载了模型之后，你需要将其安装到您的项目中。#createyourtf_sequentialspawn_model=tf.import_graph_defs("")model=tf.graph_defs("")#replacethe"import"methodto"export"model.export("tf.exames.sequential")#supporttheimport"methods"methods=tf.import_graph_defs("model.import()")#importmethods4.将数据集预测为分类问题我们将使用一个分类问题来预测文本分割的所有文本片段，以分别预测英语，法语，德语，日语和*敏*感*词*语。

　　预测数据集：--importtensorflow.estimator.preprocessingmodel=tf.sequential()model.add(tf.train.variable(seed=

　　1))model.add(tf.train.variable(s