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序言tf2.0中有三种主流模型创建方法：顺序式模型创建方法、函数式模型创建方法和子类式模型创建方法；前两者用于创建静态图神经网络模型，最后者用于创建动态图神经网络模型。顺序式创建方法该方法使用 tf.keras.models.Sequential() 创建仅由顺序连接的单层堆栈组成的简单神经网络模型，Sequential() 中输入神经网络层定义数组。如下所示：import tensorflow

词向量评价方法词向量的目的是通过向量编码来表示单词的含义，一个好的词向量系统中，语义相近的单词间的距离也会越近。因此，将单词的词向量映射到空间坐标系中进行可视化观察，是最简单的词向量表示质量评价方法。词向量的可视化可视化中，三维空间绘图较为容易实现，对于高于3个维度的向量要先通过降维算法压缩到3维及以内，然后才便于可视化作图。由此，词向量可视化具体实现代码如下：import numpy as np

现在的很多数据是互相连接的，如果想分析这些链接的价值，知识图谱可以是一种有效的工具。而且随着万物互联时代的到来，链接中所包含的信息必然会发挥更大的价值，这也是为什么知识图谱在最近几年发展这么快的主要原因。知识图谱的概念、应用、构建知识图谱的定义知识图谱是2012年Google公司提出的一个新名词，这项技术的出现可以追溯到上世纪的六七十年代，在Google公司为发展产业化将其称为知识图谱之前，它一直