1. 教程概览

本教程演示如何使用 TensorFlow 实现中文文本分类，包含数据预处理、模型构建和训练评估的完整流程。💡

2. 核心步骤

步骤一：环境准备

pip install tensorflow==2.10
pip install tensorflow-datasets

📌 提示：可参考 TensorFlow安装指南 获取更多系统适配信息

步骤二：数据加载

使用 tf.data API 加载公开中文数据集：

import tensorflow_datasets as tfds
dataset, info = tfds.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True)
text_classification_data

步骤三：模型构建

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=64),
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
text_classification_model

3. 扩展学习