pip install pytest接下來(lái),您需要編寫(xiě)一個(gè)測(cè)試文件,例如test_tensorflow.py,其中包含您要測(cè)試的TensorFlow代碼。在這個(gè)測(cè)試文件中,您需要導(dǎo)入TensorFlow并編寫(xiě)測(cè)試函數(shù)。
import tensorflow as tf def test_addition(): a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = tf.add(a, b) assert c == 5在這個(gè)測(cè)試函數(shù)中,我們創(chuàng)建兩個(gè)常量a和b,然后將它們相加得到一個(gè)變量c。我們使用assert語(yǔ)句來(lái)檢查變量c是否等于5。如果變量c的值等于5,則測(cè)試通過(guò),否則測(cè)試失敗。 要運(yùn)行這個(gè)測(cè)試文件,您可以在終端中運(yùn)行以下命令:
pytest test_tensorflow.py如果測(cè)試通過(guò),您將看到以下輸出:
======================== test session starts ======================== platform darwin -- Python 3.7.3, pytest-5.3.5, py-1.8.1, pluggy-0.13.1 rootdir: /Users/user/Desktop/tensorflow_testing collected 1 item test_tensorflow.py . [100%] ========================= 1 passed in 0.01s =========================2. 使用TensorFlow的測(cè)試框架進(jìn)行測(cè)試 TensorFlow還提供了自己的測(cè)試框架,它可以幫助您編寫(xiě)更復(fù)雜的測(cè)試代碼。要使用TensorFlow的測(cè)試框架,您需要導(dǎo)入TensorFlow的測(cè)試模塊,并編寫(xiě)測(cè)試類(lèi)和測(cè)試函數(shù)。
import tensorflow as tf class TestTensorFlow(tf.test.TestCase): def test_addition(self): a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = tf.add(a, b) self.assertEqual(c, 5)在這個(gè)測(cè)試類(lèi)中,我們創(chuàng)建一個(gè)名為T(mén)estTensorFlow的類(lèi),并在其中編寫(xiě)一個(gè)名為test_addition的測(cè)試函數(shù)。在這個(gè)測(cè)試函數(shù)中,我們創(chuàng)建兩個(gè)常量a和b,然后將它們相加得到一個(gè)變量c。我們使用self.assertEqual語(yǔ)句來(lái)檢查變量c是否等于5。如果變量c的值等于5,則測(cè)試通過(guò),否則測(cè)試失敗。 要運(yùn)行這個(gè)測(cè)試文件,您可以在終端中運(yùn)行以下命令:
python -m unittest test_tensorflow.py如果測(cè)試通過(guò),您將看到以下輸出:
. ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.001s OK總結(jié): 測(cè)試是TensorFlow開(kāi)發(fā)過(guò)程中不可或缺的一部分。無(wú)論您選擇使用pytest還是TensorFlow自己的測(cè)試框架,編寫(xiě)測(cè)試代碼都可以幫助您確保代碼的正確性,并且在進(jìn)行修改或添加新功能時(shí),測(cè)試代碼可以保證您的代碼沒(méi)有破壞原來(lái)的功能。在編寫(xiě)測(cè)試代碼時(shí),一定要仔細(xì)考慮測(cè)試用例,確保測(cè)試代碼能夠完全覆蓋您的代碼,并且測(cè)試結(jié)果是可靠的。
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摘要:相比于直接使用搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將作為高級(jí),并使用作為后端要簡(jiǎn)單地多。測(cè)試一學(xué)習(xí)模型的類(lèi)型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集任務(wù)小圖片數(shù)據(jù)集目標(biāo)將圖片分類(lèi)為個(gè)類(lèi)別根據(jù)每一個(gè)的訓(xùn)練速度,要比快那么一點(diǎn)點(diǎn)。 如果我們對(duì) Keras 在數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)方面的流行還有疑問(wèn),那么考慮一下所有的主流云平臺(tái)和深度學(xué)習(xí)框架的支持情況就能發(fā)現(xiàn)它的強(qiáng)大之處。目前,Keras 官方版已經(jīng)支持谷歌的 TensorFlow、微軟的...
當(dāng)談到機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架時(shí),TensorFlow 是一個(gè)非常流行的選擇。它是由 Google 開(kāi)發(fā)的開(kāi)源框架,已經(jīng)成為許多數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的首選工具。TensorFlow 提供了許多強(qiáng)大的功能,包括自動(dòng)微分、分布式訓(xùn)練和模型部署等。然而,隨著時(shí)間的推移,TensorFlow 的版本也在不斷更新,這就需要開(kāi)發(fā)者不斷升級(jí)自己的技術(shù),以保持最新的狀態(tài)。 在本文中,我們將討論如何在 Ten...
摘要:與其它可用于的軟件包一樣,新的軟件包亦可利用來(lái)加速各類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。數(shù)據(jù)科學(xué)家們必須首先構(gòu)建起機(jī)器學(xué)習(xí)模型,確保其適合分布式計(jì)算特性,而后將其映射至深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中,最終編寫(xiě)代碼以為這套新模型提供支持。 今天,我們興奮地宣布在Mesosphere DC/OS服務(wù)目錄當(dāng)中發(fā)布TensorFlow的be...
摘要:與其它可用于的軟件包一樣,新的軟件包亦可利用來(lái)加速各類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。數(shù)據(jù)科學(xué)家們必須首先構(gòu)建起機(jī)器學(xué)習(xí)模型,確保其適合分布式計(jì)算特性,而后將其映射至深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中,最終編寫(xiě)代碼以為這套新模型提供支持。 今天,我們興奮地宣布在Mesosphere DC/OS服務(wù)目錄當(dāng)中發(fā)布TensorFlow的beta測(cè)試版本。只需要一條命令,您現(xiàn)在即可將分布式TensorFlow部署在任意裸機(jī)、...
摘要:它使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解釋用戶(hù)提出的問(wèn)題,并用相應(yīng)的知識(shí)庫(kù)文章來(lái)回應(yīng)。使用一類(lèi)目前較先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)識(shí)別相關(guān)文章,也就是深度學(xué)習(xí)。接下來(lái)介紹一下我們?cè)谏a(chǎn)環(huán)境中配置模型的一些經(jīng)驗(yàn)。 我們?nèi)绾伍_(kāi)始使用TensorFlow ?在Zendesk,我們開(kāi)發(fā)了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品,比如的自動(dòng)答案(Automatic Answers)。它使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解釋用戶(hù)提出的問(wèn)題,并用相應(yīng)的知識(shí)庫(kù)文章來(lái)回應(yīng)。當(dāng)用戶(hù)有...
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