पायथन में टेंसरफ्लो और एस्टिमेटर का उपयोग करके आउटपुट की भविष्यवाणी कैसे करें?

'predict' मेथड को पहले कभी न देखे गए डेटा पर कॉल किया जाता है और भविष्यवाणियां और वास्तविक मान कंसोल पर प्रदर्शित किए जाते हैं।

और पढ़ें: टेंसरफ्लो क्या है और केरस टेंसरफ्लो के साथ न्यूरल नेटवर्क बनाने में कैसे काम करता है?

हम केरस सीक्वेंशियल API का उपयोग करेंगे, जो एक सीक्वेंशियल मॉडल बनाने में सहायक है जिसका उपयोग लेयर के सादे स्टैक के साथ काम करने के लिए किया जाता है, जहां प्रत्येक लेयर में ठीक एक इनपुट टेंसर और एक आउटपुट टेंसर होता है।

एक न्यूरल नेटवर्क जिसमें कम से कम एक लेयर होती है, कन्वोल्यूशनल लेयर के रूप में जानी जाती है। हम कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग लर्निंग मॉडल बनाने के लिए कर सकते हैं।

टेंसरफ्लो टेक्स्ट में टेक्स्ट-संबंधित क्लास और ऑप्स का संग्रह होता है जिसे टेंसरफ्लो 2.0 के साथ उपयोग किया जा सकता है। टेंसरफ्लो टेक्स्ट का उपयोग सीक्वेंस मॉडलिंग को प्रीप्रोसेस करने के लिए किया जा सकता है।

हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google Colaboratory का उपयोग कर रहे हैं। Google Colab या कोलेबोरेटरी ब्राउज़र पर पायथन कोड चलाने में मदद करता है और इसके लिए शून्य कॉन्फ़िगरेशन और GPU (ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट्स) तक मुफ्त पहुंच की आवश्यकता होती है। कोलेबोरेटरी को जुपिटर नोटबुक के शीर्ष पर बनाया गया है।

एक एस्टिमेटर टेंसरफ्लो का एक पूर्ण मॉडल का उच्च-स्तरीय प्रतिनिधित्व है। इसे आसान स्केलिंग और एसिंक्रोनस ट्रेनिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है।

उदाहरण

for pred_dict, expec in zip(predictions, expected):
    class_id = pred_dict['class_ids'][0]
    probability = pred_dict['probabilities'][class_id]
    print('भविष्यवाणी है "{}" ({:.1f}%), अपेक्षित "{}"'.format(
        SPECIES[class_id], 100 * probability, expec)
    )

कोड क्रेडिट - https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/premade#first_things_first

आउटपुट

INFO:tensorflow:Calling model_fn.
INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Graph was finalized.
INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/tmpbhg2uvbr/model.ckpt-5000
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.
भविष्यवाणी है "Setosa" (91.3%), अपेक्षित "Setosa"
भविष्यवाणी है "Versicolor" (52.0%), अपेक्षित "Versicolor"
भविष्यवाणी है "Virginica" (63.5%), अपेक्षित "Virginica"

व्याख्या

• एक बार 'predict' मेथड कॉल होने पर, भविष्यवाणियां की जाती हैं।

• ये मान कंसोल पर उनके कॉन्फिडेंस लेवल के साथ प्रदर्शित किए जाते हैं।