পাইথন ব্যবহার করে মডেলটিকে সংরক্ষণ এবং সিরিয়ালাইজ করতে কীভাবে কেরাস 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

তিনটি প্রধান বৈশিষ্ট্য −

• র্যাঙ্ক - এটি টেনসরের মাত্রিকতা সম্পর্কে বলে। এটি টেনসরের ক্রম বা টেনসরের মাত্রার সংখ্যা হিসাবে বোঝা যায় যা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।

• টাইপ করুন৷ - এটি টেনসরের উপাদানগুলির সাথে যুক্ত ডেটা টাইপ সম্পর্কে বলে। এটি এক মাত্রিক, দ্বিমাত্রিক বা এন ডাইমেনশনাল টেনসর হতে পারে।

• আকৃতি − এটি সারি এবং কলামের একসাথে সংখ্যা।

কেরাস একটি গভীর শিক্ষার API, যা পাইথনে লেখা। এটি একটি উচ্চ-স্তরের API যার একটি উত্পাদনশীল ইন্টারফেস রয়েছে যা মেশিন লার্নিং সমস্যা সমাধানে সহায়তা করে। 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।

টেনসরফ্লো আমদানি কেরা থেকে টেনসরফ্লো আমদানি করুন

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

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। পাইথন −

উদাহরণ

মুদ্রণ("একটি ফাইলে মডেলটি সংরক্ষণ করুন")model.save("path_to_my_model")প্রিন্ট ("মডেল মুছুন")ডেল মডেলপ্রিন্ট ("সংরক্ষিত মডেল থেকে মডেলটি পুনরায় তৈরি করা") মডেল =keras.models.load_model ("path_to_my_model")

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

আউটপুট

মডেলটিকে একটি ফাইলে সেভ করুন 
ব্যাখ্যা
 
 
 

 মডেলটি একটি ফাইলে সংরক্ষিত হয়৷
৷ 
 
 

 এই মডেলটি মুছে ফেলা হয়েছে যাতে ফাইলে সংরক্ষিত মডেল থেকে এটি আবার তৈরি করা যায়৷
৷ 
 
 

 এটি 'লোড_মডেল' পদ্ধতি ব্যবহার করে পুনরায় তৈরি করা হয়েছে।