পাইথন ব্যবহার করে স্ট্যাকওভারফ্লো প্রশ্ন সহ ডেটাসেট প্রস্তুত করতে 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।

'টেনসরফ্লো' প্যাকেজটি নীচের কোড-

লাইনটি ব্যবহার করে উইন্ডোজে ইনস্টল করা যেতে পারে

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। টেনসর বহুমাত্রিক অ্যারে বা একটি তালিকা ছাড়া কিছুই নয়। 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। নিম্নলিখিত কোড স্নিপেট -

উদাহরণ

VOCAB_SIZE =10000PRINT ("পাঠ্যের প্রফেসরিং শুরু হয়") brinary_vectorize_layer =textvectorization (max_tokens =vocab_size, output_mode ='বাইনি =250int_vectorize_layer =textvectorization (max_tokens =vocab_size, output_mode =' int ', output_squence_length =max_sequence_length =max_sequence_length =max_sequence_length =/প্রে>

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

আউটপুট

পাঠ্যের প্রিপ্রসেসিং শুরু হয়

ব্যাখ্যা

'টেক্সটভেক্টরাইজেশন' স্তর ব্যবহার করে ডেটা প্রমিত, টোকেনাইজড এবং ভেক্টরাইজ করা হয়।
স্ট্যান্ডার্ডাইজেশনের সাথে টেক্সট প্রাক-প্রসেসিং এবং বিরাম চিহ্ন এবং HTML উপাদানগুলি সরানো জড়িত।
টোকেনাইজেশনের মধ্যে হোয়াইটস্পেস বিভক্ত করে বাক্যগুলিকে শব্দে বিভক্ত করা জড়িত৷
ভেক্টরাইজেশনের মধ্যে টোকেনগুলিকে সংখ্যায় রূপান্তর করা জড়িত যাতে এটিকে খাওয়ানো হলে এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা বোঝা যায়।
বাইনারি মডেল মডেল তৈরি করতে শব্দের ব্যাগ-অফ-শব্দ মডেল ব্যবহার করে।