'predict' মেথডটি কখনও না দেখা ডেটায় কল করা হয় এবং প্রেডিকশন ও আসল মান কনসোলে দেখানো হয়।
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।
টেনসরফ্লো টেক্সট (TensorFlow Text) টেক্সট-রিলেটেড ক্লাস ও অপ্সের সংকলন যা টেনসরফ্লো ২.০-এর সাথে ব্যবহার করা যায়। টেনসরফ্লো টেক্সট সিকুয়েন্স মডেলিং প্রিপ্রসেস করতে ব্যবহৃত হয়।
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।
উদাহরণ
for pred_dict, expec in zip(predictions, expected):
class_id = pred_dict['class_ids'][0]
probability = pred_dict['probabilities'][class_id]
print('Prediction is "{}" ({:.1f}%), expected "{}"'.format(
SPECIES[class_id], 100 * probability, expec)
)
কোড ক্রেডিট: https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/premade#first_things_first
আউটপুট
INFO:tensorflow:Calling model_fn. INFO:tensorflow:Done calling model_fn. INFO:tensorflow:Graph was finalized. INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/tmpbhg2uvbr/model.ckpt-5000 INFO:tensorflow:Running local_init_op. INFO:tensorflow:Done running local_init_op. Prediction is "Setosa" (91.3%), expected "Setosa" Prediction is "Versicolor" (52.0%), expected "Versicolor" Prediction is "Virginica" (63.5%), expected "Virginica"
ব্যাখ্যা
একবার 'predict' মেথড কল হলে, প্রেডিকশনগুলো হয়।
এই মানগুলো কনসোলে তাদের কনফিডেন্স লেভেলসহ দেখানো হয়।
