পাইথনে hdf5 ফরম্যাট ব্যবহার করে মডেল সংরক্ষণ করতে কেরাস কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে?

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-

লাইনটি ব্যবহার করে উইন্ডোজে ইনস্টল করা যেতে পারে

pip install tensorflow

টেনসর হল টেনসরফ্লোতে ব্যবহৃত একটি ডেটা স্ট্রাকচার। এটি একটি প্রবাহ চিত্রে প্রান্তগুলিকে সংযুক্ত করতে সহায়তা করে। এই ফ্লো ডায়াগ্রামটি 'ডেটা ফ্লো গ্রাফ' নামে পরিচিত। টেনসর বহুমাত্রিক অ্যারে বা একটি তালিকা ছাড়া কিছুই নয়৷

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 করে৷

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। নিম্নলিখিত কোড -

উদাহরণ

print("The model is saved to HDF5 format")
model.save('my_model.h5')
print("The same model is recreated with same weights and optimizer")
new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
print("The architecture of the model is observed")
new_model.summary()

কোড ক্রেডিট - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load

আউটপুট

পাইথনে hdf5 ফরম্যাট ব্যবহার করে মডেল সংরক্ষণ করতে কেরাস কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে?

ব্যাখ্যা

নতুন তৈরি করা মডেলটি 'সংরক্ষণ' ফাংশন ব্যবহার করে সংরক্ষণ করা যেতে পারে।
এটি বিশেষভাবে 'h5' এক্সটেনশন ব্যবহার করে hdf5 ফরম্যাটে সংরক্ষণ করা যেতে পারে।
এই মডেলটি পূর্ববর্তী ওজন এবং অপ্টিমাইজার ব্যবহার করে লোড করা হয়েছে।
নতুন মডেলের বিশদ বিবরণ 'সারাংশ' পদ্ধতি ব্যবহার করে কনসোলে প্রদর্শিত হয়।