টেনসরফ্লো গুগল দ্বারা প্রদত্ত একটি মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক। এটি একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক যা পাইথনের সাথে মিলে অ্যালগরিদম, ডিপ লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন এবং আরও অনেক কিছু বাস্তবায়নে ব্যবহৃত হয়। গবেষণা এবং প্রোডাকশন উদ্দেশ্যে এটি ব্যবহৃত হয়। জটিল গাণিতিক অপারেশন দ্রুত সম্পাদন করার জন্য এটি অপ্টিমাইজেশন কৌশল ব্যবহার করে।
এটি 넘পাই (NumPy) এবং বহু-মাত্রিক অ্যারে ব্যবহার করে। এই বহু-মাত্রিক অ্যারeket 'টেনসর' (tensors) নামে ডাকা হয়। ফ্রেমওয়ার্কটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে কাজ করার সমর্থন দেয়। এটি অত্যন্ত স্কেলেবল এবং অনেক জনপ্রিয় ডেটাসেটের সাথে আসে। এটি GPU কম্পিউটেশন ব্যবহার করে এবং রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিচালনা করে। এটি প্রচুর মেশিন লার্নিং লাইব্রেরির সাথে আসে এবং ভালোভাবে ডকুমেন্টেড এবং সমর্থিত। ফ্রেমওয়ার্কটির ক্ষমতা রয়েছে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল চালাতে, সেগুলো প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং সংশ্লিষ্ট ডেটাসেটের প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য পূর্বাভাস করার অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে।
Windows-এ 'tensorflow' প্যাকেজ ইনস্টল করার জন্য নিচের কোড লাইনটি ব্যবহার করুন:
pip install tensorflow
টেনসর টেনসরফ্লোতে ব্যবহৃত একটি ডেটা স্ট্রাকচার। এটি একটি ফ্লো ডায়াগ্রামে এজ সংযোগ করতে সাহায্য করে। এই ফ্লো ডায়াগ্রামকে 'ডেটা ফ্লো গ্রাফ' (Data flow graph) বলা হয়। টেনসর আসলে বহু-মাত্রিক অ্যারে বা একটি লিস্ট। এগুলো তিনটি প্রধান বৈশিষ্ট্য দ্বারা শনাক্ত করা যায়:
র্যাঙ্ক (Rank)
এটি টেনসরের মাত্রিকতা সম্পর্কে বলে। এটি টেনসরের অর্ডার বা সংজ্ঞায়িত টেনসরের মাত্রার সংখ্যা হিসাবে বোঝা যায়।
টাইপ (Type)
এটি টেনসরের উপাদানগুলির সাথে সম্পর্কিত ডেটা টাইপ সম্পর্কে বলে। এটি এক-মাত্রিক, দ্বি-মাত্রিক বা n-মাত্রিক টেনসর হতে পারে।
শেপ (Shape)
এটি সারি এবং কলামের সংখ্যা একসাথে।
চলুন টেনসরফ্লোর 'হ্যালো ওয়ার্ল্ড' (hello world) বুঝি।
এই কোডগুলি চালানোর জন্য আমরা জুপিটার নোটবুক (Jupyter Notebook) ব্যবহার করব। জুপিটার নোটবুকে টেনসরফ্লো ইনস্টল করতে 'pip install tensorflow' কমান্ড ব্যবহার করুন।

উদাহরণ
import tensorflow as tf
hello = tf.constant("hello there")
print(hello)
print(hello.numpy())
আউটপুট
tf.Tensor(b'hello there', shape=(), dtype=string) b'hello there'
ব্যাখ্যা
সুবিধার জন্য প্রয়োজনীয় প্যাকেজ আমদানি করুন এবং একটি আলায়াস (alias) প্রদান করুন।
টেনসরফ্লো প্যাকেজ ব্যবহার করে একটি কনস্ট্যান্ট মান তৈরি করুন এবং একটি ভেরিয়েবলে নির্ধারণ করুন।
এই ভেরিয়েবলটি কনসোলে প্রিন্ট করুন।
নামপাই (NumPy) প্যাকেজের সাহায্যে টেনসরটি প্রদর্শন করুন।