Tensorflow में बनाए गए मॉडल को 'संकलन' विधि का उपयोग करके संकलित किया जा सकता है। नुकसान की गणना 'SparseCategoricalCrossentropy' पद्धति का उपयोग करके की जाती है।
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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("मॉडल को संकलित किया जा रहा है")model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])print("The मॉडल का आर्किटेक्चर")model.summary() कोड क्रेडिट:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
आउटपुट
मॉडल को संकलित किया जा रहा हैमॉडल की वास्तुकलामॉडल:"अनुक्रमिक_2"_________________________________________________________ परत (प्रकार) आउटपुट आकार परम # ===========================================================rescaling_1 (रिस्कलिंग) (कोई नहीं, 180, 180, 3) 0 _________________________________________________________conv2d_6 (रूपांतरण 2D) (कोई नहीं, 180, 180, 16) 448 _____________________________________________________________________max_pooling2d_4 (मैक्सपूलिंग 2 (कोई नहीं, 90, 90, 16) 45, 45, 32) 0 _________________________________________________________________conv2d_8 (रूपांतरण 2डी) (कोई नहीं, 45, 45, 64) 18496 ________ ____________________________________________________ max_pooling2d_6 (MaxPooling2 (कोई नहीं, 22, 22, 64) 0 __________________________________________________________________________________ (कोई नहीं, 30976) फ़्लैटन_1 (कोई नहीं, 30976) =====================================================कुल पैरा:3,989,285 प्रशिक्षण योग्य पैरा:3,989,285 अप्रशिक्षित पैरा:स्पष्टीकरण
- अनुकूलक.एडम अनुकूलक और हानियाँ। SparseCategoricalCrossentropy loss function का उपयोग किया जाता है।
- मैट्रिक्स तर्क पारित करके प्रत्येक प्रशिक्षण युग के लिए प्रशिक्षण और सत्यापन सटीकता को देखा जा सकता है।
- मॉडल के संकलित हो जाने के बाद, वास्तुकला का सारांश 'सारांश' पद्धति का उपयोग करके प्रदर्शित किया जाता है।