পাইথনে নির্মিত অনুক্রমিক মডেলটি কম্পাইল করতে কেরাস কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে?

কেরাস মানে গ্রীক ভাষায় 'শিং'। ONEIROS (ওপেন এন্ডেড নিউরো-ইলেক্ট্রনিক ইন্টেলিজেন্ট রোবট অপারেটিং সিস্টেম) প্রকল্পের গবেষণার অংশ হিসেবে কেরাস তৈরি করা হয়েছিল। কেরাস একটি গভীর শিক্ষার API, যা পাইথনে লেখা। এটি একটি উচ্চ-স্তরের API যার একটি উত্পাদনশীল ইন্টারফেস রয়েছে যা মেশিন লার্নিং সমস্যা সমাধানে সহায়তা করে৷

এটি টেনসরফ্লো ফ্রেমওয়ার্কের উপরে চলে। এটি একটি দ্রুত পদ্ধতিতে পরীক্ষা সাহায্য করার জন্য নির্মিত হয়েছিল. এটি প্রয়োজনীয় বিমূর্ততা এবং বিল্ডিং ব্লকগুলি প্রদান করে যা মেশিন লার্নিং সমাধানগুলি বিকাশ এবং এনক্যাপসুলেট করার জন্য অপরিহার্য৷

এটি অত্যন্ত স্কেলযোগ্য এবং ক্রস-প্ল্যাটফর্ম ক্ষমতার সাথে আসে। এর মানে কেরাস টিপিইউ বা জিপিইউ এর ক্লাস্টারে চালানো যেতে পারে। কেরাস মডেলগুলি একটি ওয়েব ব্রাউজার বা মোবাইল ফোনেও চালানোর জন্য রপ্তানি করা যেতে পারে৷

কেরাস ইতিমধ্যেই টেনসরফ্লো প্যাকেজের মধ্যে উপস্থিত রয়েছে। এটি কোডের নীচের লাইন ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করা যেতে পারে।

import tensorflow
from tensorflow import keras

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।

কেরাস ফাংশনাল এপিআই এমন মডেল তৈরি করতে সাহায্য করে যা ক্রমিক এপিআই ব্যবহার করে তৈরি মডেলের তুলনায় আরও নমনীয়। কার্যকরী API নন-লিনিয়ার টপোলজি রয়েছে এমন মডেলগুলির সাথে কাজ করতে পারে, স্তরগুলি ভাগ করতে পারে এবং একাধিক ইনপুট এবং আউটপুটগুলির সাথে কাজ করতে পারে। একটি গভীর শিক্ষার মডেল সাধারণত একটি নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফ (DAG) যাতে একাধিক স্তর থাকে। কার্যকরী API স্তরগুলির গ্রাফ তৈরি করতে সহায়তা করে৷

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। Keras -

উদাহরণ

print("Model is being compiled")
model.compile(
   optimizer=keras.optimizers.RMSprop(1e-3),
   loss=[
      keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
      keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
   ],
   loss_weights=[1.0, 0.2],
)

কোড ক্রেডিট - https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional

আউটপুট

Model is being compiled

ব্যাখ্যা

• নির্মিত মডেলটি 'কম্পাইল' পদ্ধতি ব্যবহার করে কম্পাইল করা যেতে পারে।

• যখন সংকলন চলছে তখন প্রতিটি আউটপুটে বিভিন্ন ক্ষতি বরাদ্দ করা যেতে পারে।

• বিভিন্ন ক্ষয়ক্ষতির জন্য বিভিন্ন ওজনও বরাদ্দ করা যেতে পারে, এইভাবে মোট প্রশিক্ষণের ক্ষতি সংশোধিত হবে।