কম্পিউটার টিউটোরিয়াল

Python-এ Keras ব্যবহার করে মডেলের ইনপুট শেপ আগে থেকে নির্দিষ্ট করে মডেল তৈরি করা


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।

Keras ONEIROS (Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) প্রকল্পের গবেষণার অংশ হিসেবে বিকশিত হয়েছিল। Keras একটি গভীর শিক্ষার API, যা পাইথনে লেখা হয়েছে। এটি একটি উচ্চ-স্তরের API যার একটি উৎপাদনশীল ইন্টারফেস রয়েছে যা মেশিন লার্নিং সমস্যা সমাধান করতে সাহায্য করে।

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("তিনটি ডেন্স লেয়ার তৈরি করা হচ্ছে")
layer = layers.Dense(3)
print("লেয়ারগুলোর সাথে জড়িত ওজন")
print(layer.weights)
print("তैयার লেয়ারটি টেস্ট ডেটা-তে কল করা হচ্ছে")
x = tf.ones((2, 3))
y = layer(x)
print("এখন, ওজনগুলো হল: ")
print(layer.weights)

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

আউটপুট

তিনটি ডেন্স লেয়ার তৈরি করা হচ্ছে
লেয়ারগুলোর সাথে জড়িত ওজন []
তैयার লেয়ারটি টেস্ট ডেটা-তে কল করা হচ্ছে
এখন, ওজনগুলো হল: [, ]

ব্যাখ্যা

  • Keras মডেলের সব লেয়ারকে ইনপুটের শেপ জানতে হয় যাতে অপ্টিমাল ওজন তৈরি করা যায়।

  • শুরুতে, যখন একটি লেয়ার তৈরি হয়, তখন এর সাথে কোনো ওजन থাকে না।

  • অতএব, এটি প্রথমবার ইনপুট-এ কল হলে ওজন তৈরি করে।

  • এটি কারণ ওজন ইনপুটের শেপের ওপর নির্ভরশীল।

  • লেয়ারগুলো সিকোয়েনশিয়ালি তৈরি করা হয়।

  • এটি টেস্ট ডেটা-এ কল করা হয়।

  • এই নতুন মডেলের সাথে জড়িত ওজন কনসোলে প্রদর্শন করা হয়েছে।


  1. Python প্রোগ্রামে Keras ব্যবহার করে মডেল প্লট কীভাবে করা যায়?

  2. Python-এ Keras ব্যবহার করে মডেল প্লট কীভাবে করা যায়?

  3. Python-এ Keras ব্যবহার করে মডেলকে গ্রাফ হিসেবে প্লট করা এবং ইনপুট-আউটপুট শেপ প্রদর্শন করা

  4. Python-এ Keras ফাংশনাল API ব্যবহার করে লেয়ার তৈরি করার পদ্ধতি