TensorFlow হল Google প্রদত্ত একটি মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক। এটি একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক যা পাইথনের সাথে মিলে অ্যালগরিদম, গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশন এবং আরও অনেক কিছু ইমপ্লিমেন্ট করতে ব্যবহৃত হয়। এটি গবেষণা এবং প্রোডাকশন উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়। জটিল গাণিতিক অপারেশন দ্রুত সম্পাদন করতে এতে অপ্টিমাইজেশন টেকনিক রয়েছে।
এটি NumPy এবং বহু-মাত্রিক অ্যারে ব্যবহার করার কারণেই। এই বহু-মাত্রিক অ্যারেগুলোকেও 'tensors' বলা হয়।
'TensorFlow' প্যাকেজটি উইন্ডোজে নিচের কমান্ড দিয়ে ইনস্টল করা যায়:
pip install tensorflow
গ്രീকে Keras মানে 'হর্ন'। Keras ONEIROS (Open ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) প্রকল্পের গবেষণার অংশ হিসেবে বিকশিত হয়েছিল। এটি TensorFlow ফ্রেমওয়ার্কের উপরে চলে। এটি দ্রুত পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে সাহায্য করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল। এটি মেশিন লার্নিং সমাধান বিকাশ এবং ক্যাপসুলেট করার জন্য প্রয়োজনীয় বিমূর্তি এবং বিল্ডিং ব্লক প্রদান করে।
এটি অত্যন্ত মাপযোগ্য (scalable) এবং ক্রস-প্ল্যাটফর্ম ক্ষমতা নিয়ে আসে। এর মানে Keras TPU বা GPU ক্লাস্টারগুলোর ওপর চালানো যায়। Keras মডেলগুলো ওয়েব ব্রাউজার বা মোবাইল ফোনেও রান করার জন্য এক্সপোর্ট করা যায়।
Keras ইতিমধ্যেই TensorFlow প্যাকেজের ভিতরে রয়েছে। নিচের কোড লাইন ব্যবহার করে এটিকে অ্যাক্সেস করা যায়:
import tensorflow from tensorflow import keras
নিচের কোড চালাতে আমরা Google Colaboratory ব্যবহার করছি। Google Colab বা Colaboratory ব্রাউজারের ওপর পাইথন কোড চালাতে সাহায্য করে এবং শূন্য কনফিগারেশন এবং GPU-তে ফ্রি অ্যাক্সেস দেয়। Colaboratory Jupyter Notebook-এর ওপর নির্মিত। কোড স্নিপেট নিচে দেওয়া হলো:
উদাহরণ
print("একটি সিকোয়েনশিয়াল মডেল তৈরি করা হচ্ছে")
model = keras.Sequential()
print("এতে লেয়ার যোগ করা হচ্ছে")
model.add(keras.Input(shape=(250, 250, 3))) # 250x250 RGB images
model.add(layers.Conv2D(32, 5, strides=2, activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(3))
print("মডেলের লেয়ার সম্পর্কে ডেটা")
model.summary()
print("মডেলে আরও লেয়ার যোগ করা হচ্ছে")
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(3))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(2))
print("মডেলের লেয়ার সম্পর্কে ডেটা")
model.summary()
print("গ্লোবাল ম্যাক্স পুলিং অ্যাপ্লাই করা হচ্ছে")
model.add(layers.GlobalMaxPooling2D())
print("মডেলে ক্লাসিফিকেশন লেয়ার যোগ করা হচ্ছে")
model.add(layers.Dense(10))
কোড ক্রেডিট - https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model
আউটপুট
ব্যাখ্যা
যখন একটি সিকোয়েনশিয়াল আর্কিটেকচার বিল্ড করা হয়, তখন ক্রমাগত লেয়ার স্ট্যাক করার পরামর্শ দেওয়া হয়।
এটি 'add' ফাংশন ব্যবহার করে করা যেতে পারে।
এটি 'summary' মেথড ব্যবহার করে মডেল সম্পর্কে তথ্য প্রিন্ট করতে সাহায্য করে।
এটি 'Conv2D' এবং 'MaxPooling2D' লেয়ার স্ট্যাক কীভাবে ইমেজ ফিচার ম্যাপ ডাউন-স্যাম্পল করে তা মনিটর করতে সাহায্য করে।
