পাইথন ব্যবহার করে টেস্ট ডেটাতে উভয় মডেলের মূল্যায়ন করার জন্য Tensorflow কিভাবে 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 উৎপাদন উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়।

'টেনসরফ্লো' প্যাকেজটি নীচের কোড-

পিপ 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

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 -

মুদ্রণ("মডেলটি মূল্যায়ন করা হচ্ছে")বাইনারী_লস, বাইনারি_অ্যাকুরেসি =বাইনারী_মডেল. মূল্যায়ন(বাইনারী_টেস্ট_ডিএস)int_loss, int_accuracy =int_model.evaluate(int_test_ds)মুদ্রণ("বাইনারি মডেলের নির্ভুলতা"। %2} হল:ফরম্যাট(বাইনারী_অ্যাকুরেসি))প্রিন্ট("Int মডেলের যথার্থতা হল:{:2.2%}।"format(int_accuracy))

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

আউটপুট

ব্যাখ্যা

• 'বাইনারী' এবং 'int' ভেক্টরাইজড মডেল উভয়ের জন্য প্রশিক্ষণের সাথে সম্পর্কিত ক্ষতি এবং নির্ভুলতা মূল্যায়ন করা হয়৷

• এই ডেটা কনসোলে প্রদর্শিত হয়৷

  ৷