সিকোয়েনশিয়াল মডেল বিল্ড
কেরাসে 'Sequential' মেথড দিয়ে সিকোয়েনশিয়াল মডেল বানানো হয়। এখানে লেয়ারের সংখ্যা ও টাইপ নির্দিষ্ট করা হয়।
আরও পড়ুন: টেনসরফ্লো কী এবং কেরাস কীভাবে টেনসরফ্লোর সাথে নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করে?
আবালোন ডেটাসেট (সমুদ্রি শামুকের মেজারমেন্ট) ব্যবহার করা হয়েছে। লক্ষ্য: বয়স প্রেডিকশন।
গুগল কোল্যাবরে কোড রান করা হয়েছে।
print("সিকোয়েনশিয়াল মডেল বিল্ড হচ্ছে")
abalone_model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(64),
layers.Dense(1)
])
abalone_model.compile(loss=tf.losses.MeanSquaredError(), optimizer=tf.optimizers.Adam())
print("ডেটা মডেলে ফিট হচ্ছে")
abalone_model.fit(abalone_features, abalone_labels, epochs=10)কোড ক্রেডিট: https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv
আউটপুট
সিকোয়েনশিয়াল মডেল বিল্ড হচ্ছে
ডেটা মডেলে ফিট হচ্ছে
Epoch 1/10 ... loss: 84.2213
Epoch 2/10 ... loss: 16.0268
Epoch 3/10 ... loss: 9.4125
Epoch 4/10 ... loss: 8.9159
Epoch 5/10 ... loss: 7.9076
Epoch 6/10 ... loss: 6.8316
Epoch 7/10 ... loss: 7.1021
Epoch 8/10 ... loss: 7.0550
Epoch 9/10 ... loss: 6.2762
Epoch 10/10 ... loss: 6.5584
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7fda82a35160>
ব্যাখ্যা
- 'age' কলাম প্রেডিক্ট করার জন্য রিগ্রেশন মডেল।
- সিঙ্গেল ইনপুট টেন্সর থাকায় সিকোয়েনশিয়াল মডেল।
- মডেল কম্পাইল (ট্রেইন) করলে ফিচার ও লেবেল 'Model.fit'-এ পাস করা হয়।
