Computer >> कंप्यूटर ट्यूटोरियल >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

केरस Sequential API का उपयोग करके फ्लावर डेटासेट डाउनलोड करने के लिए TensorFlow का उपयोग कैसे किया जा सकता है?


फूल डेटासेट को केरस Sequential API का उपयोग करके गूगल API की मदद से डाउनलोड किया जा सकता है जो डेटासेट संग्रहीत करता है। 'get_file' विधि का उपयोग API (URL) के साथ डेटासेट लाने और इसे मेमोरी में संग्रहीत करने के लिए किया जाता है।

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

एक न्यूरल नेटवर्क जिसमें कम से कम एक परत होती है उसे कन्वोल्यूशनल परत के रूप में जाना जाता है। कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग छवि पहचान जैसे विशिष्ट प्रकार की समस्याओं के लिए शानदार परिणाम देने के लिए किया गया है।

एक छवि वर्गीकरणकर्ता keras.Sequential मॉडल का उपयोग करके बनाया जाता है, और डेटा preprocessing.image_dataset_from_directory का उपयोग करके लोड किया जाता है। डेटा डिस्क से कुशलतापूर्वक लोड होता है। ओवरफिटिंग की पहचान की जाती है और इसे कम करने के लिए तकनीकें लागू की जाती हैं। इन तकनीकों में डेटा ऑग्मेंटेशन और ड्रॉपआउट शामिल हैं। 3700 फूलों की छवियां हैं। इस डेटासेट में 5 सब डायरेक्टरी हैं, और प्रति क्लास एक सब डायरेक्टरी है। वे हैं: डेज़ी, डैंडेलियन, गुलाब, सूरजमुखी, और ट्यूलिप।

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।

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import PIL
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Sequential
import pathlib
print("Required pakcages imported")
dataset_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz"
data_dir = tf.keras.utils.get_file('flower_photos', origin=dataset_url, untar=True)
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
print("Data has been downloaded")

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

आउटपुट

Required pakcages imported
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz
228818944/228813984 [==============================] - 5s 0us/step
Data has been downloaded

व्याख्या

  • आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं।
  • डेटा API से डाउनलोड किया जाता है।

  1. Python प्रोग्राम का उपयोग करके Keras से मॉडल कैसे प्लॉट करें? Python प्रोग्राम का उपयोग करके Keras से मॉडल कैसे प्लॉट करें?

    Keras का ग्रीक में अर्थ हॉर्न होता है। Keras को ONEIROS (ओपन-एंडेड न्यूरो-इलेक्ट्रॉनिक इंटेलिजेंट रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम) प्रोजेक्ट के शोध के हिस्से के रूप में विकसित किया गया था। Keras एक डीप लर्निंग API है, जो Python में लिखा गया है। यह एक हाई-लेवल API है जिसमें एक उत्पादक इंटरफ़ेस है जो मशीन लर्नि

  1. Python का उपयोग करके Keras से मॉडल कैसे प्लॉट करें? Python का उपयोग करके Keras से मॉडल कैसे प्लॉट करें?

    Tensorflow Google द्वारा प्रदान किया गया एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसे Python के साथ संयोजन में एल्गोरिदम, डीप लर्निंग एप्लिकेशन और बहुत कुछ लागू करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसका उपयोग शोध और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकें है

  1. Python का उपयोग करके Keras फंक्शनल API से लेयर्स कैसे बनाएं? Python का उपयोग करके Keras फंक्शनल API से लेयर्स कैसे बनाएं?

    Tensorflow Google द्वारा प्रदान किया गया एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसे Python के साथ संयोजन में एल्गोरिदम, डीप लर्निंग एप्लिकेशन और बहुत कुछ लागू करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसका उपयोग शोध और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकें है