Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

पायथन का उपयोग करने पर मॉडल को आज़माने के लिए एकल छवि को डाउनलोड करने के लिए Tensorflow का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

Tensorflow का उपयोग एकल छवि को डाउनलोड करने के लिए 'get_file' पद्धति का उपयोग करके मॉडल को आज़माने के लिए किया जा सकता है। Google API में एकल छवि होती है, जिसे वर्तमान परिवेश में डेटासेट डाउनलोड करने के लिए 'get_file' विधि के पैरामीटर के रूप में पारित 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।

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 यह है कि यदि किसी 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 काम 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 फाइन-ट्यून करने के लिए ट्रांसफर लर्निंग की जा सकती 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

print("Run it on a single image")
grace_hopper = tf.keras.utils.get_file('image.jpg','https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/grace_hopper.jpg')
grace_hopper = Image.open(grace_hopper).resize(IMAGE_SHAPE)
grace_hopper

कोड क्रेडिट -https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning_with_hub

आउटपुट

Run it on a single image
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/grace_hopper.jpg
65536/61306 [================================] - 0s 0us/step

पायथन का उपयोग करने पर मॉडल को आज़माने के लिए एकल छवि को डाउनलोड करने के लिए Tensorflow का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

स्पष्टीकरण

  • डेटा डाउनलोड हो गया है।
  • प्रशिक्षित मॉडल एक ही छवि पर चलाया जाता है।
  • डेटा को कंसोल पर विज़ुअलाइज़ किया जाता है।

  1. पायथन का उपयोग करके पूरे मॉडल को बचाने के लिए केरस का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

    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। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। केरस एक डीप ल

  1. पाइथन का उपयोग करके वजन को मैन्युअल रूप से बचाने के लिए केरस का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

    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। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। केरस को प्रोज

  1. पायथन का उपयोग करके मॉडल को प्लॉट करने के लिए केरस का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

    Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग पायथन के संयोजन में एल्गोरिदम, गहन शिक्षण अनुप्रयोगों और बहुत कुछ को लागू करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें अनुकूलन तकनी