পাইথন ব্যবহার করে পরীক্ষার ডেটা কতটা ভাল কাজ করে তা পরীক্ষা করতে ইলিয়াড ডেটাসেটের সাথে টেনসরফ্লো কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে?

Tensorflow 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 অপ্টিমাইজেশন কৌশল রয়েছে যা জটিল গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলি দ্রুত সম্পাদন করতে সহায়তা করে। কারণ এটি NumPy এবং বহুমাত্রিক অ্যারে ব্যবহার করে। এই মাল্টি-ডাইমেনশনাল অ্যারেগুলি 'টেনসর' নামেও পরিচিত।

ফ্রেমওয়ার্ক একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে কাজ করতে সহায়তা করে। এটি অত্যন্ত মাপযোগ্য, এবং অনেক জনপ্রিয় ডেটাসেটের সাথে আসে। এটি GPU গণনা ব্যবহার করে এবং সংস্থানগুলির পরিচালনাকে স্বয়ংক্রিয় করে। এটি অনেকগুলি মেশিন লার্নিং লাইব্রেরির সাথে আসে এবং এটি ভালভাবে সমর্থিত এবং নথিভুক্ত। ফ্রেমওয়ার্কের ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল চালানো, তাদের প্রশিক্ষণ এবং সংশ্লিষ্ট ডেটাসেটের প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যের পূর্বাভাস দেয় এমন অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার ক্ষমতা রয়েছে।

টেনসর হল টেনসরফ্লোতে ব্যবহৃত একটি ডেটা স্ট্রাকচার। এটি একটি প্রবাহ চিত্রে প্রান্তগুলিকে সংযুক্ত করতে সহায়তা করে। এই ফ্লো ডায়াগ্রামটি 'ডেটা ফ্লো গ্রাফ' নামে পরিচিত। টেনসরগুলি একটি বহুমাত্রিক অ্যারে বা একটি তালিকা ছাড়া কিছুই নয়৷

আমরা ইলিয়াডের ডেটাসেট ব্যবহার করব, যাতে উইলিয়াম কাউপার, এডওয়ার্ড (আর্ল অফ ডার্বি) এবং স্যামুয়েল বাটলারের তিনটি অনুবাদ কাজের পাঠ্য ডেটা রয়েছে৷ যখন পাঠ্যের একটি লাইন দেওয়া হয় তখন মডেলটিকে অনুবাদক সনাক্ত করতে প্রশিক্ষিত করা হয়। ব্যবহৃত টেক্সট ফাইল প্রিপ্রসেসিং করা হয়েছে. এর মধ্যে রয়েছে নথির শিরোনাম এবং ফুটার, লাইন নম্বর এবং অধ্যায়ের শিরোনাম অপসারণ৷

আমরা নিচের কোডটি চালানোর জন্য 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।

উদাহরণ

নিম্নলিখিত কোড স্নিপেট -

প্রিন্ট ("নতুন ডেটাতে মডেলের পরীক্ষা করা")ইনপুট =[ "মিত্ররা, এবং তার বর্ম তার চারপাশে ছড়িয়ে পড়ে যাতে সে সবার কাছে মনে হয়", "এবং তার অস্ত্রের জোরে শব্দে সে পড়ে যায়।", "যোগ দিন 'd to th' Ionians তাদের প্রবাহিত পোশাকের সাথে,",]মুদ্রণ("ভবিষ্যদ্বাণী পদ্ধতি বলা হচ্ছে")প্রেডিক্টেড_স্কোর =রপ্তানি_মডেল।প্রেডিক্ট(ইনপুট)প্রেডিকটেড_লেবেল =tf.argmax(অনুমানিত_স্কোর, অক্ষ=1) ইনপুট, লেবেল ইনপুট করার জন্য zip(inputs, predicted_labels):print("প্রশ্নটি হল :", ইনপুট) প্রিন্ট("আনুমানিক লেবেল হল :", label.numpy())

কোড ক্রেডিট - https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text

আউটপুট

ব্যাখ্যা

• একবার ডেটা সংকলিত হয়ে গেলে এবং প্রশিক্ষণের ডেটার সাথে মানানসই হয়ে গেলে, এটি আগে কখনও দেখা যায় নি এমন ডেটাতে পরীক্ষা করা হয়৷

• পরীক্ষার ডেটাতে 'ভবিষ্যদ্বাণী' পদ্ধতি বলা হয়।

• পূর্বাভাসিত লেবেলের কিছু নমুনা তার সংশ্লিষ্ট প্রশ্নের সাথে প্রদর্শিত হয়।