Keras में Sequential मेथड का उपयोग करके एक सिक्वेंशियल मॉडल बनाया जा सकता है। इस मेथड के अंदर लेयर्स की संख्या और प्रकार निर्दिष्ट किए जाते हैं।
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हम अबालोन डेटासेट का उपयोग करेंगे, जिसमें अबालोन के मापों का एक सेट होता है। अबालोन एक प्रकार का समुद्री घोंघा है। लक्ष्य अन्य मापों के आधार पर उम्र का अनुमान लगाना है।
हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google Colaboratory का उपयोग कर रहे हैं। Google Colab या Colaboratory ब्राउज़र पर Python कोड चलाने में मदद करता है और इसके लिए शून्य कॉन्फ़िगरेशन और GPUs (ग्राफ़िकल प्रोसेसिंग यूनिट्स) तक मुफ्त पहुंच की आवश्यकता होती है। Colaboratory को Jupyter Notebook के ऊपर बनाया गया है।
print("सिक्वेंशियल मॉडल बनाया जा रहा है")
abalone_model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(64),
layers.Dense(1)
])
abalone_model.compile(loss=tf.losses.MeanSquaredError(), optimizer=tf.optimizers.Adam())
print("डेटा को मॉडल पर फिट किया जा रहा है")
abalone_model.fit(abalone_features, abalone_labels, epochs=10)कोड क्रेडिट: https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv
आउटपुट
सिक्वेंशियल मॉडल बनाया जा रहा है
डेटा को मॉडल पर फिट किया जा रहा है
Epoch 1/10 104/104 [==============================] - 0s 963us/step - loss: 84.2213
Epoch 2/10 104/104 [==============================] - 0s 924us/step - loss: 16.0268
Epoch 3/10 104/104 [==============================] - 0s 860us/step - loss: 9.4125
Epoch 4/10 104/104 [==============================] - 0s 898us/step - loss: 8.9159
Epoch 5/10 104/104 [==============================] - 0s 912us/step - loss: 7.9076
Epoch 6/10 104/104 [==============================] - 0s 936us/step - loss: 6.8316
Epoch 7/10 104/104 [==============================] - 0s 992us/step - loss: 7.1021
Epoch 8/10 104/104 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 7.0550
Epoch 9/10 104/104 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 6.2762
Epoch 10/10 104/104 [==============================] - 0s 883us/step - loss: 6.5584
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7fda82a35160>व्याख्या
- अबालोन डेटासेट के 'age' कॉलम का अनुमान लगाने के लिए एक रिग्रेशन मॉडल बनाया गया है।
- एक सिक्वेंशियल मॉडल बनाया गया है, क्योंकि एक सिंगल इनपुट टेंसर है।
- मॉडल को कंपाइल (ट्रेन) किया जाता है, और फिर फीचर्स और लेबल्स को 'Model.fit' मेथड में पास किया जाता है।
