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। 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
'টেনসরফ্লো' প্যাকেজটি নীচের কোড-
লাইনটি ব্যবহার করে উইন্ডোজে ইনস্টল করা যেতে পারেpip install tensorflow
রিগ্রেশন সমস্যার পিছনে লক্ষ্য হল একটি ক্রমাগত বা বিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলের আউটপুট, যেমন একটি মূল্য, সম্ভাবনা, বৃষ্টি হবে কি হবে না ইত্যাদি।
আমরা যে ডেটাসেট ব্যবহার করি তাকে বলা হয় 'অটো MPG' ডেটাসেট। এটিতে 1970 এবং 1980 এর অটোমোবাইলের জ্বালানী দক্ষতা রয়েছে। এতে ওজন, হর্সপাওয়ার, স্থানচ্যুতি এবং আরও অনেক কিছু রয়েছে। এর সাথে, আমাদের নির্দিষ্ট যানবাহনের জ্বালানী দক্ষতার পূর্বাভাস দিতে হবে।
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 GPU-তে বিনামূল্যে অ্যাক্সেস প্রয়োজন
(গ্রাফিক্যাল প্রসেসিং ইউনিট)। জুপিটার নোটবুকের উপরে কোলাবোরেটরি তৈরি করা হয়েছে। নিম্নলিখিত কোড স্নিপেট -
উদাহরণ
print("Model is being built and compiled")
dnn_model = build_compile_model(normalizer)
print("The statistical summary is displayed ")
dnn_model.summary()
print("The data is being fit to the model")
history = dnn_model.fit(
train_features, train_labels,
validation_split=0.2,
verbose=0, epochs=100)
print("The error versus epoch is visualized")
plot_loss(history)
print("The predictions are being evaluated")
test_results['dnn_model'] = dnn_model.evaluate(test_features, test_labels, verbose=0)
pd.DataFrame(test_results, index=['Mean absolute error [MPG]']).T কোড ক্রেডিট - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression
আউটপুট
ব্যাখ্যা
-
মডেলটি তৈরি এবং কম্পাইল করা হয়েছে৷
৷ -
গণনা, গড়, মধ্যম মত পরিসংখ্যানগত মানগুলি 'সারাংশ' ফাংশন ব্যবহার করে প্রদর্শিত হয়৷
-
এই সংকলিত মডেলটি ডেটার সাথে মানানসই৷
৷ -
ভবিষ্যদ্বাণীতে ত্রুটি বনাম ধাপ সংখ্যার ভিজ্যুয়ালাইজেশন কনসোলে প্লট করা হয়েছে।
-
লিনিয়ার রিগ্রেশনের তুলনায় DNN ব্যবহার করা ভালো।
