স্বাভাবিককরণের পরে, কীভাবে টেনসরফ্লোকে প্রশিক্ষণ এবং মডেল তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে?

অ্যাবালোন ডেটার ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণ এবং মডেল তৈরি করা যথাক্রমে 'কম্পাইল' এবং 'ফিট' পদ্ধতি ব্যবহার করে করা যেতে পারে। 'ফিট' পদ্ধতিটি পরামিতি হিসাবে যুগের সংখ্যাও নেয়।

আরো পড়ুন: টেনসরফ্লো কী এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে টেনসরফ্লো-এর সাথে কেরাস কীভাবে কাজ করে?

আমরা অ্যাবালোন ডেটাসেট ব্যবহার করব, যাতে অ্যাবালোনের পরিমাপের একটি সেট রয়েছে। অ্যাবালোন এক ধরনের সামুদ্রিক শামুক। লক্ষ্য হল অন্যান্য পরিমাপের উপর ভিত্তি করে বয়সের ভবিষ্যদ্বাণী করা।

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।

মুদ্রণ("মডেলটি কম্পাইল করা হচ্ছে")norm_abalone_model.compile(loss =tf.losses.MeanSquaredError(), optimizer =tf.optimizers.Adam())মুদ্রণ ("মডেলটি ডেটার সাথে মানানসই হচ্ছে") norm_abalone_model.fit(abalone_features, abalone_labels, epochs=8)

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

আউটপুট