একটি অনুক্রমিক মডেল তৈরি করতে অ্যাবালোন ডেটাসেটের সাথে টেনসরফ্লো কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে?

'ক্রমিক' পদ্ধতি ব্যবহার করে কেরাসে একটি অনুক্রমিক মডেল তৈরি করা যেতে পারে। এই পদ্ধতির ভিতরে স্তরের সংখ্যা এবং ধরন নির্দিষ্ট করা আছে।

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("ক্রমিক মডেল তৈরি করা হচ্ছে")abalone_model =tf.keras.Sequential([lays.Dense(64), layers.Dense(1)])abalone_model.compile(loss =tf.losses.MeanSquaredError( ),অপ্টিমাইজার =tf.optimizers.Adam())প্রিন্ট("ডেটা মডেলের সাথে মানানসই হচ্ছে")abalone_model.fit(abalone_features, abalone_labels, epochs=10)

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

আউটপুট