TensorBoard Embedding 是 TensorFlow NLP 中的一个强大工具，它允许用户可视化嵌入空间中的词或句子。以下是一个简单的示例，展示如何使用 TensorBoard Embedding。

如何开始

  1. 首先，确保你已经安装了 TensorFlow 和 TensorBoard。
  2. 准备一个包含词汇或句子的数据集。
  3. 使用 TensorFlow NLP 的工具来创建嵌入。

示例代码

import tensorflow as tf
import tensorflow_text as text
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE

# 加载数据
data = text.data.TextFileDataset('path/to/your/data.txt')

# 创建嵌入
embeddings = text.models.BERT('bert-base-uncased')(data)

# 使用 t-SNE 可视化
tsne = TSNE(n_components=2)
embeddings_2d = tsne.fit_transform(embeddings.numpy())

# 绘制散点图
plt.scatter(embeddings_2d[:, 0], embeddings_2d[:, 1])
for i, word in enumerate(data.numpy()):
    plt.annotate(word, (embeddings_2d[i, 0], embeddings_2d[i, 1]))
plt.show()

图像示例

TensorBoard Embedding 示例

更多关于如何使用 TensorBoard Embedding 的信息，请访问我们的 TensorBoard Embedding 教程。

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