पायथन का उपयोग करके TensorFlow से मॉडल को कैसे प्रशिक्षित किया जा सकता है?

मॉडल को TensorFlow में 'train' विधि का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है, जहां ईपॉक्स (डेटा को मॉडल को फिट करने के लिए प्रशिक्षित करने की संख्या) और प्रशिक्षण डेटा निर्दिष्ट हैं।

और पढ़ें: TensorFlow क्या है और केरस TensorFlow के साथ न्यूरल नेटवर्क बनाने के लिए कैसे काम करता है?

हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google Colaboratory 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 (ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट्स) तक मुफ्त पहुंच की आवश्यकता होती है। Colaboratory को Jupyter Notebook के शीर्ष पर बनाया गया 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

व्याख्या

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