একটি অনুক্রমিক মডেল তৈরি করা যেতে পারে 'ক্রমিক' API ব্যবহার করে যা 'layers.experimental.preprocessing.Rescaling ব্যবহার করে ' পদ্ধতি। মডেল তৈরি করার সময় অন্যান্য স্তরগুলি নির্দিষ্ট করা হয়৷
৷আরো পড়ুন: টেনসরফ্লো কী এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে টেনসরফ্লো-এর সাথে কেরাস কীভাবে কাজ করে?
আমরা কেরাস সিকোয়েন্সিয়াল এপিআই ব্যবহার করব, যা একটি অনুক্রমিক মডেল তৈরি করতে সহায়ক যা স্তরগুলির একটি প্লেইন স্ট্যাকের সাথে কাজ করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে প্রতিটি স্তরে একটি ইনপুট টেনসর এবং একটি আউটপুট টেনসর রয়েছে৷
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।
print("Sequential model is being created")
num_classes = 5
model = Sequential([
layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(img_height, img_width, 3)),
layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Flatten(),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(num_classes)
]) কোড ক্রেডিট:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
আউটপুট
Sequential model is being created
ব্যাখ্যা
- মডেলে তিনটি কনভোলিউশন ব্লক এবং প্রতিটিতে একটি সর্বোচ্চ পুল স্তর রয়েছে৷
- এটির উপরে 128টি ইউনিট সহ একটি সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তর রয়েছে৷
- এটি একটি relu অ্যাক্টিভেশন ফাংশন দ্বারা সক্রিয় হয়৷ ৷
- এই মডেলটি উচ্চ নির্ভুলতার জন্য টিউন করা হয়নি।
- তিনটি স্তর সহ একটি অনুক্রমিক মডেল তৈরি করা হয়েছে৷ ৷
