যখন একটি মডেল তৈরি করা হয় তখন ফুলের ডেটাসেট নির্ভুলতার একটি নির্দিষ্ট শতাংশ দেবে। যদি পারফরম্যান্সের জন্য মডেল কনফিগার করার প্রয়োজন হয়, বাফার প্রিফেচ রিস্কেলিং স্তরের সাথে ব্যবহার করা হয়। এই স্তরটি কেরাস মডেল ব্যবহার করে ডেটাসেটে প্রয়োগ করা হয়, রিস্কেলিং স্তরটিকে কেরাস মডেলের একটি অংশ করে।
আরো পড়ুন: টেনসরফ্লো কী এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে টেনসরফ্লো-এর সাথে কেরাস কীভাবে কাজ করে?
আমরা ফুলের ডেটাসেট ব্যবহার করব, যেটিতে কয়েক হাজার ফুলের ছবি রয়েছে। এটিতে 5টি সাব-ডিরেক্টরি রয়েছে এবং প্রতিটি ক্লাসের জন্য একটি সাব-ডিরেক্টরি রয়েছে৷
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।
AUTOTUNE =tf.data.AUTOTUNEtrain_ds =train_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)val_ds =val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)num_classes =5print("একটি" অনুক্রমিক) মডেল তৈরি করা হয়েছে =tf.keras.Sequential([lays.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255), layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Conv2D(32, 3 , activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Flatten(), layers.Dense(128, activation=' relu'), layers.Dense(num_classes)]) কোড ক্রেডিট:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images
আউটপুট
<প্রে>একটি অনুক্রমিক মডেল তৈরি করা হয়েছে
ব্যাখ্যা
- বাফার করা প্রিফেচিং ব্যবহার করা হয় যাতে I/O ব্লকিং ছাড়াই ডিস্ক থেকে ডেটা পাওয়া যায়।
- ডেটা লোড করার সময় এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ।
- '.cache()' পদ্ধতি প্রথম যুগে ডিস্ক থেকে লোড হওয়ার পরে ছবিগুলিকে মেমরিতে রাখতে সাহায্য করে৷
- এটি নিশ্চিত করে যে মডেল প্রশিক্ষণের সময় ডেটাসেট কোনো বাধা হয়ে দাঁড়ায় না।
- যদি ডেটাসেটটি মেমরিতে ফিট করার জন্য খুব বড় হয়, তবে এই একই পদ্ধতিটি একটি পারফরম্যান্ট অন-ডিস্ক ক্যাশে তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
- '.prefetch()' পদ্ধতি ডেটা প্রি-প্রসেসিং এবং মডেল এক্সিকিউশন অপারেশনগুলিকে ওভারল্যাপ করে যখন ডেটা প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে৷
