পাইথন ব্যবহার করে টেনসরফ্লোতে কীভাবে একটি অনুক্রমিক মডেল (ঘন স্তর) তৈরি করা হবে তা ব্যাখ্যা করুন

টেনসরফ্লো হল একটি মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা Google প্রদান করে। এটি একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক যা পাইথনের সাথে অ্যালগরিদম, গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশন এবং আরও অনেক কিছু বাস্তবায়নের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি গবেষণা এবং উৎপাদন উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়।

'টেনসরফ্লো' প্যাকেজটি নীচের কোড-

pip install tensorflow

স্তর API কেরাস API এর অংশ। কেরাস মানে গ্রীক ভাষায় 'শিং'। ONEIROS (ওপেন এন্ডেড নিউরো-ইলেক্ট্রনিক ইন্টেলিজেন্ট রোবট অপারেটিং সিস্টেম) প্রকল্পের গবেষণার অংশ হিসেবে কেরাস তৈরি করা হয়েছিল। কেরাস একটি গভীর শিক্ষার API, যা পাইথনে লেখা। এটি একটি উচ্চ-স্তরের API যার একটি উত্পাদনশীল ইন্টারফেস রয়েছে যা মেশিন লার্নিং সমস্যা সমাধানে সহায়তা করে। এটি টেনসরফ্লো ফ্রেমওয়ার্কের উপরে চলে। এটি একটি দ্রুত পদ্ধতিতে পরীক্ষা সাহায্য করার জন্য নির্মিত হয়েছিল. এটি প্রয়োজনীয় বিমূর্ততা এবং বিল্ডিং ব্লকগুলি সরবরাহ করে যা মেশিন লার্নিং সমাধানগুলি বিকাশ এবং এনক্যাপসুলেট করার জন্য প্রয়োজনীয়। এটি অত্যন্ত স্কেলযোগ্য, এবং ক্রস প্ল্যাটফর্ম ক্ষমতার সাথে আসে। এর মানে কেরাস টিপিইউ বা জিপিইউ এর ক্লাস্টারে চালানো যেতে পারে। কেরাস মডেলগুলি একটি ওয়েব ব্রাউজার বা মোবাইল ফোনেও চালানোর জন্য রপ্তানি করা যেতে পারে৷

কেরাস ইতিমধ্যেই টেনসরফ্লো প্যাকেজের মধ্যে উপস্থিত রয়েছে। এটি কোডের নীচের লাইন ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করা যেতে পারে।

import tensorflow
from tensorflow import keras

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।

ঘন স্তর তৈরি করার কোডটি নিচে দেওয়া হল -

উদাহরণ

print("Three dense layers are being created")
layer1 = layers.Dense(2, activation="relu", name="layer_1")
layer2 = layers.Dense(3, activation="relu", name="layer_2")
layer3 = layers.Dense(4, name="layer_3")

print("The model is being called on test data")

x = tf.ones((4, 4))
y = layer3(layer2(layer1(x)))

কোড ক্রেডিট − https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model

আউটপুট

Three dense layers are being created
The model is being called on test data
The layers are
[<tensorflow.python.keras.layers.core.Dense object at 0x7fe921aaf7b8>, <tensorflow.python.keras.layers.core.Dense object at 0x7fe921a6d898>, <tensorflow.python.keras.layers.core.Dense object at 0x7fe921a6dc18>]

ব্যাখ্যা

• পাইথন ব্যবহার করে কেরাসে একটি ক্রমিক মডেল তৈরি করার এবং এতে স্তর যুক্ত করার এটি একটি বিকল্প পদ্ধতি৷

• প্রতিটি লেয়ারকে 'layers.Dense' পদ্ধতি বলে স্পষ্টতা তৈরি করা হয়।

• এই কনস্ট্রাক্টরকে স্তরগুলির একটি তালিকা পাস করে একটি অনুক্রমিক মডেল তৈরি করা হয়৷

• মডেলের স্তরগুলি সম্পর্কে আরও বিশদ জানতে 'স্তর' বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করা যেতে পারে।

• একবার স্তর যোগ করা হলে, ডেটা কনসোলে প্রদর্শিত হয়৷

  ৷