Tensorflow का उपयोग फूलों के डेटासेट को लोड करने और डिस्क से मॉडल करने के लिए 'image_dataset_from_directory' विधि का उपयोग करके किया जा सकता है।
और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है?
एक तंत्रिका नेटवर्क जिसमें कम से कम एक परत होती है, एक दृढ़ परत के रूप में जानी जाती है। हम लर्निंग मॉडल बनाने के लिए कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग कर सकते हैं।
छवि वर्गीकरण के लिए स्थानांतरण सीखने के पीछे अंतर्ज्ञान है, यदि एक मॉडल को बड़े और सामान्य डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो इस मॉडल का उपयोग दृश्य दुनिया के लिए एक सामान्य मॉडल के रूप में प्रभावी ढंग से करने के लिए किया जा सकता है। इसने फीचर मैप्स सीख लिए होंगे, जिसका अर्थ है कि उपयोगकर्ता को बड़े डेटासेट पर बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करके शुरू से शुरू नहीं करना पड़ेगा।
TensorFlow हब एक भंडार है जिसमें पूर्व-प्रशिक्षित TensorFlow मॉडल शामिल हैं। TensorFlow का उपयोग सीखने के मॉडल को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।
हम समझेंगे कि tf.keras के साथ TensorFlow हब से मॉडल का उपयोग कैसे करें, TensorFlow हब से छवि वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करें। एक बार यह हो जाने के बाद, अनुकूलित छवि वर्गों के लिए एक मॉडल को ठीक करने के लिए स्थानांतरण सीखने का प्रदर्शन किया जा सकता है। यह एक छवि लेने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित क्लासिफायरियर मॉडल का उपयोग करके किया जाता है और भविष्यवाणी करता है कि यह क्या है। यह बिना किसी प्रशिक्षण की आवश्यकता के किया जा सकता है।
हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google सहयोग का उपयोग कर रहे हैं। Google Colab या Colaboratory ब्राउज़र पर पायथन कोड चलाने में मदद करता है और इसके लिए शून्य कॉन्फ़िगरेशन और GPU (ग्राफ़िकल प्रोसेसिंग यूनिट) तक मुफ्त पहुंच की आवश्यकता होती है। जुपिटर नोटबुक के ऊपर कोलैबोरेटरी बनाई गई है।
उदाहरण
print("The flower dataset")
data_root = tf.keras.utils.get_file(
'flower_photos','https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz',
untar=True)
print("Load data into the model using images off disk with image_dataset_from_directory")
batch_size = 32
img_height = 224
img_width = 224
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
str(data_root),
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size) कोड क्रेडिट -https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
आउटपुट
The flower dataset Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 228818944/228813984 [==============================] - 4s 0us/step Load data into the model using images off disk with image_dataset_from_directory Found 3670 files belonging to 5 classes. Using 2936 files for training.
स्पष्टीकरण
- यदि हमें मॉडल को विभिन्न वर्गों के साथ प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है, तो TFHub के एक मॉडल का उपयोग किया जा सकता है।
- यह मॉडल की शीर्ष परत को फिर से प्रशिक्षित करके एक कस्टम छवि क्लासियर को प्रशिक्षित करने में मदद करेगा।
- यह हमारे डेटासेट में कक्षाओं को पहचानने में मदद करेगा।
- हम इसके लिए आईरिस डेटासेट का उपयोग करेंगे।
- मॉडल को image_dataset_from_directory का उपयोग करके डिस्क से बाहर छवियों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है।