পাইথন ব্যবহার করে একটি অনুক্রমিক মডেল ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য 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 উত্পাদন উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়। এটিতে অপ্টিমাইজেশান কৌশল রয়েছে যা জটিল গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলি দ্রুত সম্পাদন করতে সহায়তা করে৷

'টেনসরফ্লো' প্যাকেজটি নীচের কোডের লাইন 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 একটি বহুমাত্রিক অ্যারে বা একটি তালিকা ছাড়া কিছুই নয়। তিনটি প্রধান বৈশিষ্ট্য −

ব্যবহার করে তাদের চিহ্নিত করা যায়

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 এক মাত্রিক, দ্বিমাত্রিক বা এন-ডাইমেনশনাল টেনসর হতে পারে।
আকৃতি − এটি সারি এবং কলামের একসাথে সংখ্যা।

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 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

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। নিম্নলিখিত কোড স্নিপেট -

উদাহরণ

মুদ্রণ("ক্রমিক মডেল তৈরি")initial_model =keras.Sequential( [ keras.Input(shape=(250, 250, 3)), layers.Conv2D(32, 5, strides=2, activation="relu" ), layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"), layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"), ])print("মডেল থেকে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন")feature_extractor =keras.Model( inputs=initial_model.inputs, outputs=[layer.output for the layer in initial_model.layers],)print("ফিচার এক্সট্র্যাক্টর পদ্ধতিটিকে টেস্ট ডেটাতে বলা হয়")x =tf.ones((1, 250, 250, 3) ) বৈশিষ্ট্য =বৈশিষ্ট্য_এক্সট্র্যাক্টর(x)

কোড ক্রেডিট − https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model

আউটপুট

অনুক্রমিক মডেল তৈরি ফিচার এক্সট্র্যাকশন মডেল ফর্ম

ব্যাখ্যা

মডেলের আর্কিটেকচার প্রস্তুত হয়ে গেলে, এটি প্রশিক্ষিত হয়।
প্রশিক্ষণ শেষ হলে, এটি মূল্যায়ন করা হয়।
এই মডেলটি ডিস্কে সংরক্ষিত হয়৷
৷
প্রয়োজনে এটি পুনরুদ্ধার করা যেতে পারে৷
মডেলের প্রশিক্ষণের গতি বাড়ানোর জন্য একাধিক GPU ব্যবহার করা যেতে পারে।
একবার একটি মডেল তৈরি হয়ে গেলে, এটি একটি কার্যকরী API মডেলের মতো আচরণ করে৷
এটি নির্দেশ করে যে প্রতিটি স্তরের একটি ইনপুট এবং আউটপুট রয়েছে৷