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 উৎপাদন উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়।
'টেনসরফ্লো' প্যাকেজটি নীচের কোড-
লাইনটি ব্যবহার করে উইন্ডোজে ইনস্টল করা যেতে পারেpip install tensorflow
‘ফ্যাশন MNIST’ ডেটাসেটে বিভিন্ন ধরনের পোশাকের ছবি রয়েছে। এতে 70 হাজারেরও বেশি জামাকাপড়ের গ্রেস্কেল চিত্র রয়েছে যা 10টি বিভিন্ন বিভাগের অন্তর্গত। এই ছবিগুলি কম রেজোলিউশনের (28 x 28 পিক্সেল)।
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 -
উদাহরণ
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print("The tensorflow version used is ")
print(tf.__version__)
print("The dataset is being loaded")
fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
print("The dataset is being classified into training and testing data ")
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']
print("The dimensions of training data ")
print(train_images.shape)
print("The number of rows in the training data")
print(len(train_labels))
print("The column names of dataset")
print(train_labels)
print("The dimensions of test data ")
print(test_images.shape)
print("The number of rows in the test data")
print(len(test_labels)) কোড ক্রেডিট − https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification
আউটপুট
The tensorflow version used is 2.4.0 The dataset is being loaded The dataset is being classified into training and testing data Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz 32768/29515 [=================================] - 0s 0us/step Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-images-idx3-ubyte.gz 26427392/26421880 [==============================] - 0s 0us/step Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-labels-idx1-ubyte.gz 8192/5148 [===============================================] - 0s 0us/step Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-images-idx3-ubyte.gz 4423680/4422102 [==============================] - 0s 0us/step The dimensions of training data (60000, 28, 28) The number of rows in the training data 60000 The column names of dataset [9 0 0 ... 3 0 5] The dimensions of test data (10000, 28, 28) The number of rows in the test data 10000তে সারির সংখ্যা
ব্যাখ্যা
-
প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি আমদানি করা হয়৷
-
ব্যবহৃত Tensorflow এর সংস্করণ নির্ধারিত হয়৷
৷ -
ফ্যাশন MNIST ডেটাসেট লোড করা হয়েছে, এবং ফ্যাশন MNIST ডেটাসেটটি সরাসরি TensorFlow থেকে অ্যাক্সেস করা যেতে পারে।
-
এরপরে, ডেটা প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটাসেটে বিভক্ত করা হয়৷
৷ -
ডেটাসেটে মোট 70000টি সারি রয়েছে, যার মধ্যে 60k ছবি প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হয় এবং 10kটি মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয় যে মডেলটি কতটা ভালোভাবে ছবিগুলিকে বিভিন্ন লেবেলে শ্রেণীবদ্ধ করতে শিখেছে৷
-
এটি একটি শ্রেণিবিন্যাস সমস্যা যেখানে ডেটাসেটের প্রতিটি চিত্রকে একটি নির্দিষ্ট লেবেল দেওয়া হয়৷
৷ -
এই ছবিগুলি পোশাকের, এবং তাদের জন্য সংশ্লিষ্ট লেবেলগুলি বরাদ্দ করা হয়েছে৷
৷ -
আকৃতি, প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটাসেটে সারির সংখ্যা এবং ডেটাসেটের কলামের নামগুলি কনসোলে প্রদর্শিত হয়৷
