টেনসরফ্লোতে ফ্লাওয়ার ডেটাসেট দিয়ে মডেল ট্রেইনিং কন্টিনিউ করা

মডেল ট্রেইনিং কন্টিনিউ

ফ্লাওয়ার ডেটাসেটে মডেল ট্রেইনিং কন্টিনিউ করতে 'fit' মেথড ব্যবহার করা হয়। এতে ইপোক সংখ্যা (ডেটা কতবার ট্রেইন হবে) পাস করা হয়। কিছু স্যাম্পল ইমেজও কনসোলে দেখানো হয়।

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

ফ্লাওয়ার ডেটাসেটে হাজার হাজার ফুলের ছবি আছে। ৫টি সাব-ডিরেক্টরি, প্রতিটি এক ক্লাস।

গুগল কোল্যাবরে কোড রান করা হয়েছে।

print("ডেটা মডেলে ফিট হচ্ছে")
model.fit(
    train_ds,
    validation_data=val_ds,
    epochs=3
)

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

আউটপুট

ডেটা মডেলে ফিট হচ্ছে
Epoch 1/3 ... loss: 0.7615 - accuracy: 0.7146 - val_loss: 0.7673 - val_accuracy: 0.7180
Epoch 2/3 ... loss: 0.5864 - accuracy: 0.7786 - val_loss: 0.6814 - val_accuracy: 0.7629
Epoch 3/3 ... loss: 0.4180 - accuracy: 0.8478 - val_loss: 0.7040 - val_accuracy: 0.7575
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7fda872ea940>

ব্যাখ্যা

• keras.preprocessing-এর মত ডেটাসেট tf.data.Dataset দিয়ে বানানো হয়েছে।
• মডেল ট্রেইনিং চালু থাকতে পারে।
• কম ইপোক ট্রেইন করা হয়েছে যাতে সময় কম লাগে।