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।
'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। এগুলো তিনটি মূল অ্যাট্রিবিউট ব্যবহার করে চিহ্নিত করা যায়:
Rank - এটি টেনসরের ডাইমেনশনালিটি সম্পর্কে বলে। এটি টেনসরের অর্ডার বা টেনসরে সংজ্ঞায়িত ডাইমেনশনের সংখ্যা হিসেবে বোঝা যায়।
Type - এটি টেনসরের উপাদানগুলির সাথে যুক্ত ডেটা টাইপ সম্পর্কে বলে। এটি এক-ডাইমেনশনাল, দুই-ডাইমেনশনাল বা n-ডাইমেনশনাল টেনসর হতে পারে।
Shape - এটি সারি এবং কলামের মিলিত সংখ্যা।
Keras হল গ্রিক শব্দ যার অর্থ 'হরিণের সিং'। Keras ONEIROS (Open ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) প্রকল্পের গবেষণার অংশ হিসেবে বিকসিত হয়েছিল। 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।
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 weights are loaded")
model.load_weights(checkpoint_path)
print("The model is being re-evaluated")
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("This is the restored model, with accuracy: {:5.3f}%".format(100 * acc))
কোড ক্রেডিট: https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load
আউটপুট
The Weights are loaded The model is being re-evaluated 32/32 - 0 - loss:0.4066 - sparse_categorical_accuracy:0.8740 This is the restored model, with accuracy:87.400%
ব্যাখ্যা
এই নতুন মডেলটি ওজন ম্যাপ করার জন্য ব্যবহার করা হয়।
'evaluate' মেথড ব্যবহার করে চেক করা হয় মডেলটি নতুন ডেটায় কত ভালো পারফর্ম করে।
অতিরিক্তভাবে, মডেল ট্রেনিং-এর সময় লস এবং মডেলের নির্ভুলতা উভয়ই নির্ধারিত হয়।
লস এবং নির্ভুলতা কনসোলে প্রিন্ট করা হয়।
