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 উত্পাদন উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়। এটিতে অপ্টিমাইজেশন কৌশল রয়েছে যা জটিল গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলি দ্রুত সম্পাদন করতে সহায়তা করে। কারণ এটি NumPy এবং বহুমাত্রিক অ্যারে ব্যবহার করে। এই বহুমাত্রিক অ্যারেগুলি 'টেনসর' নামেও পরিচিত।
'টেনসরফ্লো' প্যাকেজটি নীচের কোড-
লাইনটি ব্যবহার করে উইন্ডোজে ইনস্টল করা যেতে পারেpip 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
যখন প্রশিক্ষণটি দীর্ঘ সময়ের জন্য হয়, মডেলটি ওভারফিট হওয়ার প্রবণতা রাখে এবং পরীক্ষার ডেটাতে ভালভাবে সাধারণীকরণ করে না। তাই, প্রশিক্ষণের ধাপের সংখ্যা ভালোভাবে ভারসাম্যপূর্ণ হতে হবে। এর অর্থ, কার্যকর প্রশিক্ষণের জন্য সমস্ত ক্ষেত্রে ডেটা গ্রহণ করতে হবে। এইভাবে, মডেলটি পরীক্ষার ডেটাতে আরও ভাল সাধারণীকরণ করে। অন্যথায়, নিয়মিতকরণ করা যেতে পারে।
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 প্রদান করে যা মেশিন লার্নিং সমাধানগুলি বিকাশ এবং এনক্যাপসুলেট করার জন্য অপরিহার্য৷
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 স্নিপেট -
উদাহরণ
!pip install -q pyyaml h5py
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print("The version of Tensorflow is : ")
print(tf.version.VERSION)
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
print("Splitting training and test data")
train_labels = train_labels[:1000]
test_labels = test_labels[:1000]
print("Reshaping the training and test data")
train_images = train_images[:1000].reshape(-1, 28 * 28) / 255.0
test_images = test_images[:1000].reshape(-1, 28 * 28) / 255.0 কোড ক্রেডিট - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load
আউটপুট
ব্যাখ্যা
-
প্রয়োজনীয় প্যাকেজ এবং উপনাম আমদানি করুন।
-
কার্যকর করার গতি উন্নত করতে প্রথম 1000টি উদাহরণ পান।
