পাইথন ব্যবহার করে দুটি ম্যাট্রিক্সকে গুন করার জন্য Tensorflow কিভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে?

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 অপ্টিমাইজেশান কৌশল রয়েছে যা জটিল গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলি দ্রুত সম্পাদন করতে সহায়তা করে৷

কারণ এটি NumPy এবং বহুমাত্রিক অ্যারে ব্যবহার করে। এই বহুমাত্রিক অ্যারেগুলি 'টেনসর' নামেও পরিচিত। ফ্রেমওয়ার্ক গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে কাজ করতে সহায়তা করে। এটি অত্যন্ত মাপযোগ্য, এবং অনেক জনপ্রিয় ডেটাসেটের সাথে আসে। এটি জিপিইউ গণনা ব্যবহার করে এবং সংস্থানগুলির পরিচালনাকে স্বয়ংক্রিয় করে। এটি প্রচুর মেশিন লার্নিং লাইব্রেরির সাথে আসে এবং এটি ভাল-সমর্থিত এবং নথিভুক্ত। ফ্রেমওয়ার্কের ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল চালানো, তাদের প্রশিক্ষণ এবং সংশ্লিষ্ট ডেটাসেটের প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যের পূর্বাভাস দেয় এমন অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার ক্ষমতা রয়েছে।

'টেনসরফ্লো' প্যাকেজটি নীচের কোড-

pip 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

আমরা এই কোডগুলি চালানোর জন্য জুপিটার নোটবুক ব্যবহার করব। 'পিপ ইনস্টল টেনসরফ্লো' ব্যবহার করে জুপিটার নোটবুকে টেনসরফ্লো ইনস্টল করা যেতে পারে।

নিম্নলিখিত একটি উদাহরণ -

উদাহরণ

import tensorflow as tf
import numpy as np

matrix_1 = np.array([(1,2,3),(3,2,1),(1,1,1)],dtype = 'int32')
matrix_2 = np.array([(0,0,0),(-1,0,1),(3,3,4)],dtype = 'int32')
print("The first matrix is ")
print (matrix_1)
print("The second matrix is ")
print (matrix_2)
print("The product is ")
matrix_1 = tf.constant(matrix_1)
matrix_2 = tf.constant(matrix_2)
matrix_prod = tf.matmul(matrix_1, matrix_2)
print((matrix_prod))

আউটপুট

The first matrix is
[[1 2 3]
[3 2 1]
[1 1 1]]
The second matrix is
[[ 0 0 0]
[−1 0 1]
[ 3 3 4]]
The product is
tf.Tensor(
[[ 7 9 14]
[ 1 3 6]
[ 2 3 5]], shape=(3, 3), dtype=int32)

ব্যাখ্যা

• প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি আমদানি করুন এবং ব্যবহারের সহজতার জন্য এটির একটি উপনাম প্রদান করুন৷

• Numpy প্যাকেজ ব্যবহার করে দুটি ম্যাট্রিক্স তৈরি করা হয়।

• এগুলিকে নম্পি অ্যারে থেকে টেনসরফ্লোতে একটি ধ্রুবক মানতে রূপান্তরিত করা হয়।

• Tensorflow-এ 'matmul' ফাংশনটি ম্যাট্রিক্সের মানগুলিকে গুণ করতে ব্যবহৃত হয়৷

• ফলস্বরূপ পণ্যটি কনসোলে প্রদর্শিত হয়৷

  ৷