টাইটানিক ডেটাসেট টেনসরফ্লো ও Estimator দিয়ে ইন্সপেক্ট করা যায় ফিচারগুলোতে ইটারেট করে, সেগুলো লিস্টে কনভার্ট করে এবং কনসোলে দেখিয়ে।
আরও পড়ুন: টেনসরফ্লো কী এবং কেরাস কীভাবে টেনসরফ্লোর সাথে কাজ করে নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরির জন্য?
আমরা কেরাস সিকুয়েনশিয়াল API ব্যবহার করব, যা একটি সিকুয়েনশিয়াল মডেল বানাতে সাহায্য করে যেখানে প্রতিটি লেয়ারের ঠিক একটি ইনপুট টেনসর এবং একটি আউটপুট টেনসর থাকে।
কমপক্ষে একটি লেয়ার থাকা নিউরাল নেটওয়ার্ককে কনভোল্যুশনাল লেয়ার বলা হয়। আমরা কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে লার্নিং মডেল বানাতে পারি।
নিচের কোড চালানোর জন্য আমরা গুগল কোলাবরেটরি ব্যবহার করছি। গুগল কোল্যাব বা কোলাবরেটরি ব্রাউজারের ওপর পাইথন কোড চালাতে সাহায্য করে এবং জিরো কনফিগারেশন ও ফ্রি জিপিইউ (GPU) অ্যাক্সেস দেয়। কোলাবরেটরি জুপিটার নোটবুকের ওপর বিল্ড করা হয়েছে।
এন Estimator হলো টেনসরফ্লোর হাই-লেভেল রিপ্রেজেন্টেশন একটি সম্পূর্ণ মডেলের। এটি সহজ স্কেলিং ও অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ট্রেনিং-এর জন্য ডিজাইন করা।
আমরা tf.estimator API ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল ট্রেন করব। মডেলটি অন্যান্য অ্যালগরিদমের জন্য বেসলাইন হিসেবে কাজ করে। আমরা টাইটানিক ডেটাসেট ব্যবহার করব যাত্রী বাঁচা কিনা প্রেডিক্ট করার জন্য, দেওয়া বৈশিষ্ট্য যেমন লিঙ্গ, বয়স, ক্লাস ইত্যাদি দিয়ে।
Estimatorها ফিচার কলাম ব্যবহার করে রস ইমপুট ফিচার কীভাবে ইন্টারপ্রেট করবে তা বর্ণনা করে। Estimator একটি নিউমেরিক ইনপুট ভেক্টর আশা করে, এবং ফিচার কলামগুলো সাহায্য করে কীভাবে মডেলটি ডেটাসেটের প্রতিটি ফিচার কনভার্ট করবে। সঠিক ফিচার কলাম সিলেক্ট করা একটি কার্যকর মডেল শিখতে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
উদাহরণ
print("The dataset is being inspected")
ds = make_input_fn(dftrain, y_train, batch_size=10)()
for feature_batch, label_batch in ds.take(1):
print('Some feature keys are:', list(feature_batch.keys()))
print()
print('A batch of class:', feature_batch['class'].numpy())
print()
print('A batch of Labels:', label_batch.numpy())
কোড ক্রেডিট: https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/linear
আউটপুট
The dataset is being inspected Some feature keys are: ['sex', 'age', 'n_siblings_spouses', 'parch', 'fare', 'class', 'deck', 'embark_town', 'alone'] A batch of class: [b'First' b'First' b'First' b'Third' b'Third' b'Third' b'First' b'Third' b'Second' b'Third'] A batch of Labels: [0 1 1 0 0 0 1 0 0 0]
ব্যাখ্যা
- ডেটাসেট ইন্সপেক্ট করা হয়।
- ফিচার কী, লেবেল, এবং ক্লাস কনসোলে দেখানো হয়।
- এটি ডেটাসেটের একটি ব্যাচে ইটারেট করে করা হয়।
