Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग एल्गोरिदम, गहन शिक्षण अनुप्रयोगों और बहुत कुछ को लागू करने के लिए पायथन के साथ संयोजन में किया जाता है।
TensorFlow का उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है और इसमें अनुकूलन तकनीकें होती हैं जो जटिल गणितीय कार्यों को जल्दी से करने में मदद करती हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह NumPy और बहु-आयामी सरणियों का उपयोग करता है। इन बहु-आयामी सरणियों को 'टेंसर' के रूप में भी जाना जाता है। ढांचा गहरे तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करने का समर्थन करता है। यह अत्यधिक स्केलेबल है, और कई लोकप्रिय डेटासेट के साथ आता है। यह GPU संगणना का उपयोग करता है और संसाधनों के प्रबंधन को स्वचालित करता है। यह कई मशीन लर्निंग लाइब्रेरी के साथ आता है, और अच्छी तरह से समर्थित और प्रलेखित है।
ढांचे में गहरे तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को चलाने, उन्हें प्रशिक्षित करने और संबंधित डेटासेट की प्रासंगिक विशेषताओं की भविष्यवाणी करने वाले एप्लिकेशन बनाने की क्षमता है। कोड की निम्न पंक्ति का उपयोग करके विंडोज़ पर 'टेंसरफ़्लो' पैकेज स्थापित किया जा सकता है:
pip install tensorflow
Tensor एक डेटा संरचना है जिसका उपयोग TensorFlow में किया जाता है। यह प्रवाह आरेख में किनारों को जोड़ने में मदद करता है। इस प्रवाह आरेख को 'डेटा प्रवाह ग्राफ' के रूप में जाना जाता है। टेंसर कुछ और नहीं बल्कि बहुआयामी सरणी या एक सूची है। उन्हें तीन मुख्य विशेषताओं का उपयोग करके पहचाना जा सकता है:
- रैंक :यह टेंसर की आयामीता के बारे में बताता है। इसे टेंसर के क्रम या परिभाषित किए गए टेंसर में आयामों की संख्या के रूप में समझा जा सकता है।
- टाइप करें :यह टेंसर के तत्वों से जुड़े डेटा प्रकार के बारे में बताता है। यह एक आयामी, दो आयामी या n आयामी टेंसर हो सकता है।
- आकार :यह पंक्तियों और स्तंभों की एक साथ संख्या है।
ग्रीक में केरस का अर्थ 'सींग' होता है। केरस को प्रोजेक्ट ONEIROS (ओपन एंडेड न्यूरो-इलेक्ट्रॉनिक इंटेलिजेंट रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम) के लिए अनुसंधान के एक भाग के रूप में विकसित किया गया था। केरस एक डीप लर्निंग एपीआई है, जिसे पायथन में लिखा गया है। यह एक उच्च-स्तरीय एपीआई है जिसमें एक उत्पादक इंटरफ़ेस है जो मशीन सीखने की समस्याओं को हल करने में मदद करता है।
यह Tensorflow ढांचे के शीर्ष पर चलता है। इसे त्वरित तरीके से प्रयोग में मदद करने के लिए बनाया गया था। यह आवश्यक अमूर्त और बिल्डिंग ब्लॉक्स प्रदान करता है जो मशीन लर्निंग सॉल्यूशंस को विकसित करने और इनकैप्सुलेट करने में आवश्यक हैं। अत्यधिक स्केलेबल, और क्रॉस प्लेटफॉर्म क्षमताओं के साथ आता है। इसका मतलब है कि केरस को टीपीयू या जीपीयू के क्लस्टर पर चलाया जा सकता है। केरस मॉडल को वेब ब्राउज़र या मोबाइल फोन में भी चलाने के लिए निर्यात किया जा सकता है।
केरस पहले से ही Tensorflow पैकेज में मौजूद है। इसे कोड की निम्न पंक्ति का उपयोग करके एक्सेस किया जा सकता है:
import tensorflow from tensorflow import keras
ऊपर, हमने केरस आयात किया।