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।
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।
রিগ্রেশন সমস্যার উদ্দেশ্য হল একটি কন্টিনিউয়াস বা ডিসক্রিট ভেরিয়েবলের আউটপুট পূর্বাভাস করা, যেমন দাম, সম্ভাবনা, বৃষ্টি হবে কিনা ইত্যাদি।
আমরা যে ডেটাসেট ব্যবহার করছি তা 'Auto MPG' ডেটাসেট। এতে ১৯৭০ এবং ১৯৮০ দশকের অটোমোবাইলদের ফুয়েল এফিশিয়েন্সি রয়েছে। এতে ওজন, হর্সপাওয়ার, ডিসপ্লেসমেন্ট ইত্যাদি অ্যাট্রিবিউট রয়েছে। এর সাহায্যে আমাদের নির্দিষ্ট যানবাহনların ফুয়েল এফিশিয়েন্সি পূর্বাভাস করতে হবে।
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 (Graphical Processing Units)। Colaboratory Jupyter Notebook-এর উপরে তৈরি। কোড স্নিপেট নিচে দেওয়া হল:
উদাহরণ
print("Predictions being viewed as a function of input variable")
x = tf.linspace(0.0, 250, 251)
y = hrspwr_model.predict(x)
def plot_horsepower(x, y):
plt.scatter(train_features['Horsepower'], train_labels, label='Actual Values')
plt.plot(x, y, color='g', label='Prediction')
plt.xlabel('Horsepower')
plt.ylabel('MPG')
plt.legend()
plot_horsepower(x,y)
কোড ক্রেডিট: https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression
আউটপুট
ব্যাখ্যা
'MPG'-র জন্য পূর্বাভাসগুলো তৈরি করা হয়।
আসল মান এবং পূর্বাভাসগুলো 'matplotlib' ব্যবহার করে প্লট করা হয়।
মডেলের পূর্বাভাসগুলো ইনপুট ডেটার ফাংশন হিসেবে দেখা হয়।
