पायथन का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए Tensorflow का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

मॉडल को Tensorflow में 'ट्रेन' पद्धति का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है, जहां युगों (मॉडल को फिट करने के लिए डेटा को प्रशिक्षित करने की संख्या) और प्रशिक्षण डेटा निर्दिष्ट किया जाता है।

और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता 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।

print("The model is being trained")
epochs=12
history = model.fit(
   train_ds,
   validation_data=val_ds,
   epochs=epochs
)

कोड क्रेडिट:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification

आउटपुट

The model is being trained
Epoch 1/12
92/92 [==============================] - 94s 1s/step - loss: 1.6007 - accuracy: 0.3411 - val_loss: 1.0708 - val_accuracy: 0.5627
Epoch 2/12
92/92 [==============================] - 92s 995ms/step - loss: 1.0138 - accuracy: 0.5843 - val_loss: 0.9451 - val_accuracy: 0.6458
Epoch 3/12
92/92 [==============================] - 91s 990ms/step - loss: 0.8382 - accuracy: 0.6767 - val_loss: 0.9054 - val_accuracy: 0.6471
Epoch 4/12
92/92 [==============================] - 90s 984ms/step - loss: 0.6362 - accuracy: 0.7580 - val_loss: 0.8872 - val_accuracy: 0.6540
Epoch 5/12
92/92 [==============================] - 94s 1s/step - loss: 0.4125 - accuracy: 0.8572 - val_loss: 0.9114 - val_accuracy: 0.6676
Epoch 6/12
92/92 [==============================] - 91s 988ms/step - loss: 0.2460 - accuracy: 0.9207 - val_loss: 1.0891 - val_accuracy: 0.6757
Epoch 7/12
92/92 [==============================] - 91s 988ms/step - loss: 0.1721 - accuracy: 0.9532 - val_loss: 1.2619 - val_accuracy: 0.6635
Epoch 8/12
92/92 [==============================] - 90s 983ms/step - loss: 0.0658 - accuracy: 0.9823 - val_loss: 1.4119 - val_accuracy: 0.6703
Epoch 9/12
92/92 [==============================] - 90s 983ms/step - loss: 0.0556 - accuracy: 0.9865 - val_loss: 1.6113 - val_accuracy: 0.6090
Epoch 10/12
92/92 [==============================] - 91s 992ms/step - loss: 0.0805 - accuracy: 0.9729 - val_loss: 1.9744 - val_accuracy: 0.6390
Epoch 11/12
92/92 [==============================] - 90s 979ms/step - loss: 0.0545 - accuracy: 0.9838 - val_loss: 1.9303 - val_accuracy: 0.6662
Epoch 12/12
92/92 [==============================] - 96s 1s/step - loss: 0.0176 - accuracy: 0.9961 - val_loss: 1.8234 - val_accuracy: 0.6540

स्पष्टीकरण

• मॉडल को डेटा फिट करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।
• यह 'फिट' पद्धति का उपयोग करके किया जाता है।