Classificazione dei dati strutturati utilizzando gli strati di pre-elaborazione di Keras recensioni

There was an error in the code, because of which the notebook wasn't executable.

Abhirama G. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

good

utpal d. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

Jeff H. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

Diogo F. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

AttributeError: 'StringLookup' object has no attribute 'vocabulary_size' def get_category_encoding_layer(name, dataset, dtype, max_tokens=None): # Create a StringLookup layer which will turn strings into integer indices if dtype == 'string': index = preprocessing.StringLookup(max_tokens=max_tokens) else: index = preprocessing.IntegerLookup(max_tokens=max_tokens) # TODO # Prepare a Dataset that only yields our feature feature_ds = dataset.map(lambda x, y: x[name]) # Learn the set of possible values and assign them a fixed integer index. index.adapt(feature_ds) # Create a Discretization for our integer indices. encoder = preprocessing.CategoryEncoding(num_tokens=index.vocabulary_size()) # Apply one-hot encoding to our indices. The lambda function captures the # layer so we can use them, or include them in the functional model later. return lambda feature: encoder(index(feature))

Nikolas H. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

very clear lab, thanks!

Yulia P. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

Babu L. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

ramya h. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

Ze M. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

Satomi S. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

Noushin S. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

fermin h. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

Mahdieh K. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

Pratibha C. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

Pablo V. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

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Dominic L. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

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Naganjana R. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

Kalluri Siva Kumar R. · Recensione inserita quasi 3 anni fa

Sean A. · Recensione inserita quasi 3 anni fa