নর্মালাইজেশন পরে টেনসরফ্লোতে মডেল ট্রেইন ও বিল্ড করা

মডেল কম্পাইল ও ফিট

নর্মালাইজেশন শেষে আবালোন ডেটাসেটে মডেল ট্রেইন ও বিল্ড করতে 'compile' এবং 'fit' মেথড ব্যবহার করা হয়। fit()-এ ইপোকের সংখ্যা পাস করা হয়।

আরও পড়ুন: টেনসরফ্লো কী এবং কেরাস কীভাবে টেনসরফ্লোর সাথে নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করে?

আবালোন ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়েছে (সমুদ্রি শামুকের মেজারমেন্ট)। লক্ষ্য: অন্যান্য মেজারমেন্ট থেকে বয়স প্রেডিক্ট করা।

গুগল কোল্যাবরে কোড রান করা হয়েছে।

print("মডেল কম্পাইল হচ্ছে")
norm_abalone_model.compile(loss=tf.losses.MeanSquaredError(), optimizer=tf.optimizers.Adam())
print("মডেল ডেটায় ফিট হচ্ছে")
norm_abalone_model.fit(abalone_features, abalone_labels, epochs=8)

কোড ক্রেডিট: https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv

আউটপুট

মডেল কম্পাইল হচ্ছে
মডেল ডেটায় ফিট হচ্ছে
Epoch 1/8 ... loss: 98.3651
Epoch 2/8 ... loss: 65.4568
Epoch 3/8 ... loss: 21.7297
Epoch 4/8 ... loss: 6.3429
Epoch 5/8 ... loss: 5.0949
Epoch 6/8 ... loss: 4.9868
Epoch 7/8 ... loss: 4.8982
Epoch 8/8 ... loss: 4.7936
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7fda8213c898>

ব্যাখ্যা

• নর্মালাইজেশন লেয়ার বিল্ড হলে ট্রেইনিং ডেটা দিয়ে মডেল ট্রেইন করা হয়।
• ট্রেইনিং 끝나লে ফিচার ও লেবেল 'Model.fit' মেথডে পাস করা হয়।