কম্পিউটার টিউটোরিয়াল

Keras ব্যবহার করে পাইথনে নতুন কলব্যাক সহ মডেল ট্রেন করা

TensorFlow হল Google প্রদত্ত একটি মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক। এটি একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক যা পাইথনের সাথে সংযোগে অ্যালগরিদম, ডিপ লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন ইত্যাদি বাস্তবায়নে ব্যবহৃত হয়। এটি গবেষণা এবং প্রোডাকশন উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়। এতে জটিল গাণিতিক অপারেশন দ্রুত সম্পাদনের জন্য অপ্টিমাইজেশন কৌশল রয়েছে।

'tensorflow' প্যাকেজটি উইন্ডোজে নিচের কোড দিয়ে ইনস্টল করা যায়:

pip install tensorflow

টেনসর TensorFlow-এ ব্যবহৃত একটি ডেটা স্ট্রাকচার। এটি একটি ফ্লো ডায়াগ্রামে এজ সংযোগ করতে সাহায্য করে। এই ফ্লো ডায়াগ্রামকে 'Data flow graph' বলা হয়। টেনসরসমূহ আসলে মাল্টি-ডাইমেনশনাল অ্যারে বা একটি লিস্ট।

Keras একটি ডিপ লার্নিং API, যা পাইথনে লেখা হয়েছে। এটি একটি হাই-লেভেল API যার প্রোডাক্টিভ ইন্টারফেস মেশিন লার্নিং সমস্যা সমাধানে সাহায্য করে। এটি TensorFlow ফ্রেমওয়ার্কের উপরে চলে। এটি দ্রুত পরীক্ষা-নিরীক্ষা করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এটি মেশিন লার্নিং সমাধান বিকাশ এবং এনক্যাপসুলেট করার জন্য অতিরিক্ত абস্ট্রাকশন এবং বিল্ডিং ব্লক সরবরাহ করে। এটি অত্যন্ত স্কেলেবল এবং ক্রস-প্ল্যাটফর্ম ক্ষমতা নিয়ে আসে। এর মানে Keras TPU বা GPU ক্লাস্টারে চালানো যেতে পারে। Keras মডেলগুলো ওয়েব ব্রাউজার বা মোবাইল ফোনে চালানোর জন্য এক্সপোর্ট করাও যাবে।

Keras ইতিমধ্যে TensorFlow প্যাকেজের মধ্যে রয়েছে। নিচের কোড দিয়ে এটি অ্যাক্সেস করা যায়:

import tensorflow
from tensorflow import keras

নিচের কোড চালাতে আমরা Google Colaboratory ব্যবহার করছি। Google Colab বা Colaboratory ব্রাউজারের মাধ্যমে পাইথন কোড চালাতে সাহায্য করে এবং এটি শূন্য কনফিগারেশনের সাথে ফ্রি GPU অ্যাক্সেস প্রদান করে। Colaboratory Jupyter Notebook-এর উপরে তৈরি।

কোড নিচে দেওয়া হল:

উদাহরণ

print("The model is trained with new callback")
model.fit(train_images,
          train_labels,
          epochs=50,
          callbacks=[cp_callback],
          validation_data=(test_images, test_labels),
          verbose=0)
ls {checkpoint_dir}
print("The latest checkpoint being updated")
latest = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)
print(latest)

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

আউটপুট

Keras ব্যবহার করে পাইথনে নতুন কলব্যাক সহ মডেল ট্রেন করা

Keras ব্যবহার করে পাইথনে নতুন কলব্যাক সহ মডেল ট্রেন করা

Keras ব্যবহার করে পাইথনে নতুন কলব্যাক সহ মডেল ট্রেন করা

Keras ব্যবহার করে পাইথনে নতুন কলব্যাক সহ মডেল ট্রেন করা

ব্যাখ্যা

  • নতুন তৈরি মডেল ইন্সট্যান্সটি ট্রেনিং ডেটায় ফিট করা হয়।

  • চেকপয়েন্ট ডিরেক্টরির সকল ফাইল কনসোলে প্রদর্শিত হয়।

  • সর্বাধিক πρόশ্ন চেকপয়েন্ট আপডেট করা হয়।

  • এই নতুন চেকপয়েন্ট কনসোলে প্রদর্শিত হয়।

  1. Keras ব্যবহার করে পাইথনে ম্যানুয়ালি ওজন সংরক্ষণ করা

  2. Keras ব্যবহার করে পাইথনে কলব্যাক তৈরি ও ওজন সংরক্ষণ করা

  3. TensorFlow ব্যবহার করে পাইথনে লিনিয়ার মডেল ট্রেন করা

  4. Python-এ Keras ব্যবহার করে মডেল প্লট কীভাবে করা যায়?