Tensorflow 'matplotlib' লাইব্রেরি এবং 'imshow' পদ্ধতি ব্যবহার করে ফলাফল প্লট করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
আরো পড়ুন: টেনসরফ্লো কী এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে টেনসরফ্লো-এর সাথে কেরাস কীভাবে কাজ করে?
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক যা অন্তত একটি স্তর ধারণ করে একটি কনভোলিউশনাল স্তর হিসাবে পরিচিত। আমরা শেখার মডেল তৈরি করতে কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করতে পারি।
ইমেজ শ্রেণীবিভাগের জন্য স্থানান্তর শেখার পিছনে অন্তর্দৃষ্টি হল, যদি একটি মডেলকে একটি বড় এবং সাধারণ ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, তাহলে এই মডেলটিকে কার্যকরভাবে ভিজ্যুয়াল জগতের জন্য একটি জেনেরিক মডেল হিসাবে পরিবেশন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি বৈশিষ্ট্য মানচিত্রগুলি শিখেছে, যার অর্থ ব্যবহারকারীকে একটি বড় ডেটাসেটে একটি বড় মডেলের প্রশিক্ষণ দিয়ে স্ক্র্যাচ থেকে শুরু করতে হবে না৷
টেনসরফ্লো হাব হল একটি সংগ্রহস্থল যাতে রয়েছে প্রাক-প্রশিক্ষিত টেনসরফ্লো মডেল। টেনসরফ্লো শেখার মডেলগুলিকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে৷
৷Tf.keras সহ TensorFlow Hub থেকে মডেলগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা আমরা বুঝব, TensorFlow Hub থেকে একটি চিত্র শ্রেণিবিন্যাস মডেল ব্যবহার করুন। এটি হয়ে গেলে, কাস্টমাইজড ইমেজ ক্লাসের জন্য একটি মডেলকে ফাইন-টিউন করার জন্য ট্রান্সফার লার্নিং করা যেতে পারে। এটি একটি ইমেজ নিতে এবং এটি কি তা ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি পূর্বপ্রশিক্ষিত ক্লাসিফায়ার মডেল ব্যবহার করে করা হয়। এটি কোনো প্রশিক্ষণের প্রয়োজন ছাড়াই করা যেতে পারে।
নিচের কোডটি চালানোর জন্য আমরা Google Colaboratory ব্যবহার করছি। Google Colab বা Colaboratory ব্রাউজারে Python কোড চালাতে সাহায্য করে এবং এর জন্য শূন্য কনফিগারেশন এবং GPUs (গ্রাফিক্যাল প্রসেসিং ইউনিট) তে বিনামূল্যে অ্যাক্সেস প্রয়োজন। জুপিটার নোটবুকের উপরে কোলাবোরেটরি তৈরি করা হয়েছে।
উদাহরণ
print("The results are plotted")
plt.figure(figsize=(10,9))
plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
for n in range(30):
plt.subplot(6,5,n+1)
plt.imshow(image_batch[n])
plt.title(predicted_label_batch[n].title())
plt.axis('off')
_ = plt.suptitle("Model predictions") কোড ক্রেডিট −https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
আউটপুট
ব্যাখ্যা
- ফলাফলগুলি কনসোলে প্লট করা হয়েছে৷ ৷
