TensorFlow में बनाया गया मॉडल 'compile' विधि का उपयोग करके संकलित किया जा सकता है। नुकसान की गणना 'SparseCategoricalCrossentropy' विधि का उपयोग करके की जाती है।
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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 compiled")
model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
print("The architecture of the model")
model.summary()
कोड क्रेडिट: https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
आउटपुट
The model is being compiled The architecture of the model Model: "sequential_2" _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= rescaling_1 (Rescaling) (None, 180, 180, 3) 0 conv2d_6 (Conv2D) (None, 180, 180, 16) 448 max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 90, 90, 16) 0 conv2d_7 (Conv2D) (None, 90, 90, 32) 4640 max_pooling2d_5 (MaxPooling2 (None, 45, 45, 32) 0 conv2d_8 (Conv2D) (None, 45, 45, 64) 18496 max_pooling2d_6 (MaxPooling2 (None, 22, 22, 64) 0 flatten_1 (Flatten) (None, 30976) 0 dense_2 (Dense) (None, 128) 3965056 dense_3 (Dense) (None, 5) 645 ================================================================= Total params: 3,989,285 Trainable params: 3,989,285 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________
व्याख्या
- optimizers.Adam ऑप्टिमाइज़र और losses.SparseCategoricalCrossentropy लॉस फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है।
- प्रत्येक प्रशिक्षण युग के लिए प्रशिक्षण और सत्यापन सटीकता को metrics आर्गुमेंट पास करके देखा जा सकता है।
- एक बार मॉडल संकलित हो जाने पर, 'summary' विधि का उपयोग करके आर्किटेक्चर का सारांश प्रदर्शित किया जाता है।
