एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क को क्रमशः 'ट्रेन' विधि और 'फिट' पद्धति का उपयोग करके प्रशिक्षित और संकलित किया जा सकता है। 'युग' मान 'फिट' पद्धति में प्रदान किया जाता है।
और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है?
हम केरस अनुक्रमिक एपीआई का उपयोग करेंगे, जो एक अनुक्रमिक मॉडल बनाने में सहायक है जिसका उपयोग परतों के एक सादे ढेर के साथ काम करने के लिए किया जाता है, जहां हर परत में एक इनपुट टेंसर और एक आउटपुट टेंसर होता है।
एक तंत्रिका नेटवर्क जिसमें कम से कम एक परत होती है, एक दृढ़ परत के रूप में जानी जाती है। विशिष्ट प्रकार की समस्याओं, जैसे कि छवि पहचान के लिए अच्छे परिणाम देने के लिए दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया गया 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("Compiling the model")
model.compile(optimizer='adam',loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
print("Training the model to fit the data")
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,validation_data=(test_images, test_labels)) कोड क्रेडिट:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn
आउटपुट
Compiling the model Training the model to fit the data Epoch 1/10 1563/1563 [==============================] - 70s 44ms/step - loss: 1.7408 - accuracy: 0.3557 - val_loss: 1.2260 - val_accuracy: 0.5509 Epoch 2/10 1563/1563 [==============================] - 67s 43ms/step - loss: 1.1928 - accuracy: 0.5751 - val_loss: 1.0800 - val_accuracy: 0.6159 Epoch 3/10 1563/1563 [==============================] - 68s 43ms/step - loss: 1.0330 - accuracy: 0.6396 - val_loss: 0.9791 - val_accuracy: 0.6562 Epoch 4/10 1563/1563 [==============================] - 66s 43ms/step - loss: 0.9197 - accuracy: 0.6782 - val_loss: 0.9488 - val_accuracy: 0.6677 Epoch 5/10 1563/1563 [==============================] - 65s 42ms/step - loss: 0.8388 - accuracy: 0.7043 - val_loss: 0.9090 - val_accuracy: 0.6851 Epoch 6/10 1563/1563 [==============================] - 66s 42ms/step - loss: 0.7755 - accuracy: 0.7279 - val_loss: 0.8694 - val_accuracy: 0.6944 Epoch 7/10 1563/1563 [==============================] - 66s 42ms/step - loss: 0.7107 - accuracy: 0.7494 - val_loss: 0.9152 - val_accuracy: 0.6929 Epoch 8/10 1563/1563 [==============================] - 65s 42ms/step - loss: 0.6674 - accuracy: 0.7649 - val_loss: 0.8613 - val_accuracy: 0.7045 Epoch 9/10 1563/1563 [==============================] - 66s 42ms/step - loss: 0.6288 - accuracy: 0.7771 - val_loss: 0.8788 - val_accuracy: 0.7026 Epoch 10/10 1563/1563 [==============================] - 66s 42ms/step - loss: 0.5913 - accuracy: 0.7953 - val_loss: 0.8884 - val_accuracy: 0.7053
स्पष्टीकरण
- मॉडल संकलित है।
- अगला चरण प्रशिक्षण डेटा के अनुरूप मॉडल को प्रशिक्षित करना है।
- डेटा को प्रशिक्षित करने के चरणों की संख्या 10 है।