Tensorflow का उपयोग अनुमानक के साथ 'वर्गीकारक' मॉड्यूल में मौजूद 'मूल्यांकन' पद्धति की सहायता से मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है।
और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है?
हम केरस अनुक्रमिक एपीआई का उपयोग करेंगे, जो एक अनुक्रमिक मॉडल बनाने में सहायक है जिसका उपयोग परतों के एक सादे ढेर के साथ काम करने के लिए किया जाता है, जहां हर परत में एक इनपुट टेंसर और एक आउटपुट टेंसर होता 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।
TensorFlow Text में टेक्स्ट से संबंधित क्लासेस और ऑप्स का संग्रह होता है जिसका उपयोग TensorFlow 2.0 के साथ किया जा सकता है। TensorFlow टेक्स्ट का उपयोग अनुक्रम मॉडलिंग को प्रीप्रोसेस करने के लिए 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।
एक अनुमानक एक संपूर्ण मॉडल का TensorFlow का उच्च-स्तरीय प्रतिनिधित्व है। इसे आसान स्केलिंग और अतुल्यकालिक प्रशिक्षण के लिए डिज़ाइन किया गया है।
मॉडल को आईरिस डेटा सेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है।
उदाहरण
eval_result = classifier.evaluate(input_fn=lambda: input_fn(test, test_y, training=False))
print('\nTest dataset accuracy is: {accuracy:0.3f}\n'.format(**eval_result)) कोड क्रेडिट -https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/premade#first_things_first
आउटपुट
INFO:tensorflow:Calling model_fn.
WARNING:tensorflow:Layer dnn is casting an input tensor from dtype float64 to the layer's dtype of float32, which is new behavior in TensorFlow 2. The layer has dtype float32 because its dtype defaults to floatx.
If you intended to run this layer in float32, you can safely ignore this warning. If in doubt, this warning is likely only an issue if you are porting a TensorFlow 1.X model to TensorFlow 2.
To change all layers to have dtype float64 by default, call `tf.keras.backend.set_floatx('float64')`. To change just this layer, pass dtype='float64' to the layer constructor. If you are the author of this layer, you can disable autocasting by passing autocast=False to the base Layer constructor.
INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2020-09-10T01:40:47Z
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.
INFO:tensorflow:Inference Time : 0.21153s
INFO:tensorflow:Finished evaluation at 2020-09-10-01:40:47
INFO:tensorflow:Saving dict for global step 5000: accuracy = 0.96666664, average_loss = 0.42594802, global_step = 5000, loss = 0.42594802
INFO:tensorflow:Saving 'checkpoint_path' summary for global step 5000: /tmp/tmpbhg2uvbr/model.ckpt-5000
Test dataset accuracy is: 0.967 स्पष्टीकरण
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एक बार जब मोल प्रशिक्षित हो जाता है, तो प्रदर्शन के बारे में कुछ जानकारी प्राप्त की जा सकती है।
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'मूल्यांकन' फ़ंक्शन के लिए कोई पैरामीटर पास नहीं किया गया है।
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eval के लिए input_fn केवल एक युग का डेटा देता है।
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eval_result डिक्शनरी में औसत_लॉस (प्रति नमूना औसत हानि), हानि (प्रति मिनी-बैच औसत हानि) और अनुमानक के ग्लोबल_स्टेप का मान (प्रशिक्षण पुनरावृत्तियों की संख्या) शामिल है।