Tensorflow का उपयोग बैच आयाम जोड़ने और छवि को एक Numpy सरणी में परिवर्तित करके छवि को मॉडल में पास करने के लिए किया जा सकता है।
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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।
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।
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।
उदाहरण
grace_hopper = np.array(grace_hopper)/255.0
print("The dimensions of the image are")
print(grace_hopper.shape)
result = classifier.predict(grace_hopper[np.newaxis, ...])
print("The dimensions of the resultant image are")
print(result.shape)
predicted_class = np.argmax(result[0], axis=-1)
print("The predicted class is")
print(predicted_class) कोड क्रेडिट -https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
आउटपुट
The dimensions of the image are (224, 224, 3) The dimensions of the resultant image are (1, 1001) The predicted class is 819
स्पष्टीकरण
- एक बैच आयाम जोड़ा गया है।
- छवि मॉडल को भेज दी गई है।
- परिणाम लॉग का 1001 एलिमेंट वेक्टर है।
- यह छवि के लिए हर वर्ग की संभावना को रेट करेगा।