TensorFlow হল Google দ্বারা প্রদত্ত একটি মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক। এটি একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক যা পাইথনের সাথে ব্যবহার করে অ্যালগরিদম, ডিপ লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন ইত্যাদি বাস্তবায়ন করতে ব্যবহৃত হয়।
ইনস্টলেশন
pip install tensorflow
টেনসর (Tensor) TensorFlow-এ ব্যবহৃত একটি ডেটা স্ট্রাকচার। এটি ফ্লো ডায়াগ্রামে এজ সংযুক্ত করতে সাহায্য করে ('ডেটা ফ্লো গ্রাফ')। টেনসরগুলো আসলে মাল্টি-ডাইমেনশনাল অ্যারে বা লিস্ট।
নিচের কোড Google Colaboratory-এ রান করা হয়েছে। Google Colab ব্রাউজারে পাইথন কোড চালাতে সাহায্য করে এবং ফ্রি GPU অ্যাক্সেস দেয়। Colaboratory Jupyter Notebook-এর ওপর তৈরি।
উদাহরণ
print("1234 ---> ", int_vectorize_layer.get_vocabulary()[1289])
print("321 ---> ", int_vectorize_layer.get_vocabulary()[313])
print("Vocabulary size is : {}".format(len(int_vectorize_layer.get_vocabulary())))
print("The text vectorization is applied to the training dataset")
binary_train_ds = raw_train_ds.map(binary_vectorize_text)
print("The text vectorization is applied to the validation dataset")
binary_val_ds = raw_val_ds.map(binary_vectorize_text)
print("The text vectorization is applied to the test dataset")
binary_test_ds = raw_test_ds.map(binary_vectorize_text)
int_train_ds = raw_train_ds.map(int_vectorize_text)
int_val_ds = raw_val_ds.map(int_vectorize_text)
int_test_ds = raw_test_ds.map(int_vectorize_text)
কোড ক্রেডিট: https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
আউটপুট
1234 ---> substring 321 ---> 20 Vocabulary size is : 10000 The text vectorization is applied to the training dataset The text vectorization is applied to the validation dataset The text vectorization is applied to the test dataset
ব্যাখ্যা
- ফাইনাল প্রি-প্রসেসিং স্টেপ হিসেবে 'TextVectorization' লেয়ার ট্রেনিং, টেস্ট এবং ভ্যালিডেশন ডেটাসেটে প্রয়োগ করা হয়েছে।
