পাইথন ব্যবহার করে স্ট্যাকওভারফ্লো প্রশ্ন ডেটাসেটের সাথে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিতে 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 উৎপাদন 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 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।

'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 নয়। তিনটি প্রধান বৈশিষ্ট্য −

• 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 একটি এক মাত্রিক, দ্বিমাত্রিক বা এন মাত্রিক টেনসর হতে পারে৷

• আকৃতি − এটি সারি এবং কলামের একসাথে সংখ্যা।

নিচের কোডটি চালানোর জন্য আমরা 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 -

print("A bag-of-words linear model is built to train the stackoverflow dataset")
binary_model = tf.keras.Sequential([layers.Dense(4)])
binary_model.compile(
   loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
   optimizer='adam',
   metrics=['accuracy'])
history = binary_model.fit(
   binary_train_ds, validation_data=binary_val_ds, epochs=10)

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

আউটপুট

A bag-of-words linear model is built to train the stackoverflow dataset
Epoch 1/10
188/188 [==============================] - 4s 19ms/step - loss: 1.2450 - accuracy: 0.5243 -
val_loss: 0.9285 - val_accuracy: 0.7645
Epoch 2/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.8304 - accuracy: 0.8172 -
val_loss: 0.7675 - val_accuracy: 0.7895
Epoch 3/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.6615 - accuracy: 0.8625 -
val_loss: 0.6824 - val_accuracy: 0.8050
Epoch 4/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.5604 - accuracy: 0.8833 -
val_loss: 0.6291 - val_accuracy: 0.8125
Epoch 5/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.4901 - accuracy: 0.9034 -
val_loss: 0.5923 - val_accuracy: 0.8210
Epoch 6/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.4370 - accuracy: 0.9178 -
val_loss: 0.5656 - val_accuracy: 0.8255
Epoch 7/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3948 - accuracy: 0.9270 -
val_loss: 0.5455 - val_accuracy: 0.8290
Epoch 8/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3601 - accuracy: 0.9325 -
val_loss: 0.5299 - val_accuracy: 0.8295
Epoch 9/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3307 - accuracy: 0.9408 -
val_loss: 0.5177 - val_accuracy: 0.8335
Epoch 10/10
188/188 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.3054 - accuracy: 0.9472 -
val_loss: 0.5080 - val_accuracy: 0.8340

ব্যাখ্যা

• নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা হয় ‘সিকুয়েন্সিয়াল’ API ব্যবহার করে।

• 'বাইনারী' বিন্যাসে ভেক্টরাইজ করা ডেটার জন্য, একটি ব্যাগ-অফ-শব্দ মডেল প্রশিক্ষিত হয়, যা একটি লিনিয়ার মডেল।