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 বহুমাত্রিক অ্যারেগুলি 'টেনসর' নামেও পরিচিত। ফ্রেমওয়ার্ক একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে কাজ করতে সহায়তা করে।
'টেনসরফ্লো' প্যাকেজটি নীচের কোড-
লাইনটি ব্যবহার করে উইন্ডোজে ইনস্টল করা যেতে পারেপিপ ইনস্টল টেনসরফ্লো
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
তিনটি প্রধান বৈশিষ্ট্য −
ব্যবহার করে তাদের চিহ্নিত করা যায়-
র্যাঙ্ক - এটি টেনসরের মাত্রিকতা সম্পর্কে বলে। এটি টেনসরের ক্রম বা টেনসরের মাত্রার সংখ্যা হিসাবে বোঝা যায় যা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।
-
টাইপ করুন - এটি টেনসরের উপাদানগুলির সাথে যুক্ত ডেটা টাইপ সম্পর্কে বলে। এটি এক মাত্রিক, দ্বিমাত্রিক বা এন-মাত্রিক টেনসর হতে পারে।
-
আকৃতি − এটি সারি এবং কলামের একসাথে সংখ্যা।
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("প্রতিটি লেবেলের জন্য একটি স্কোর ভবিষ্যদ্বাণী করা")def get_string_labels(predicted_scores_batch):predicted_int_labels =tf.argmax(predicted_scores_batch, axis=1) predicted_labels =tf.gather(raw_train_ds.s.d_labels predicted_labels>predicted_classed)
কোড ক্রেডিট - https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
আউটপুট
প্রতিটি লেবেলের জন্য একটি স্কোর অনুমান করা
ব্যাখ্যা
-
'ভবিষ্যদ্বাণী' পদ্ধতিকে বলা হয় যে মডেলটি তৈরি করা হয়েছিল তাকে বলা হয়।
-
এটি ইনপুট হিসাবে একটি কাঁচা স্ট্রিং নেবে এবং প্রতিটি লেবেলের জন্য একটি স্কোরের পূর্বাভাস দেবে৷
৷ -
ফাংশনটি লেবেল খুঁজে পায় যার সর্বোচ্চ স্কোর রয়েছে৷
৷ -
এই ডেটা কনসোলে প্রদর্শিত হয়৷
৷
