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पायथन का उपयोग करके बेहतर नियंत्रण के लिए tf.data के साथ Tensorflow का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

डेटासेट में डेटा को फेरबदल करके, 'tf.Data' मॉडल बिल्डिंग पाइपलाइन को अनुकूलित करने में मदद करता है ताकि सभी प्रकार के डेटा समान रूप से वितरित हो (यदि संभव हो)।

और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है?

हम फूलों के डेटासेट का उपयोग करेंगे, जिसमें हजारों फूलों की छवियां होंगी। इसमें 5 उप-निर्देशिकाएँ हैं, और प्रत्येक वर्ग के लिए एक उप-निर्देशिका 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।

के लिए f in list_ds.take(5):print(f.numpy())class_names =np.array(sorted([item.name for item in data_dir.glob('*') if item.name !="LICENSE.txt "]))प्रिंट(class_names)print("डेटासेट को प्रशिक्षण और सत्यापन सेट में विभाजित किया गया है") val_size =int(image_count * 0.2)train_ds =list_ds.skip(val_size)val_ds =list_ds.take(val_size)print("Length प्रत्येक सबसेट का नीचे प्रदर्शित किया गया है")प्रिंट(tf.data.experimental.cardinality(train_ds).numpy())print(tf.data.experimental.cardinality(val_ds).numpy())

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

आउटपुट

अनुकूलित इनपुट पाइपलाइन को परिभाषित करनाb'/root/.keras/datasets/flower_photos/dandelion/14306875733_61d71c64c0_n.jpg'b'/root/.keras/datasets/flower_photos/dandelion/8935477500_89f22cca03_n.jpg'b'/root/.keras/ डेटासेट/फ्लावर_फोटो/सूरजमुखी/3001531316_efae24d37d_n.jpg'b'/root/.keras/datasets/flower_photos/daisy/7133935763_82b17c8e1b_n.jpg'b'/root/.keras/datasets/flower_photos/tulips.jpg'''''''' 'डंडेलियन' 'गुलाब' 'सूरजमुखी' 'ट्यूलिप']डेटासेट को प्रशिक्षण और सत्यापन सेट में विभाजित किया गया है, प्रत्येक सबसेट की लंबाई 2936734 से नीचे प्रदर्शित होती है

स्पष्टीकरण

  • keras.preprocessing उपयोगिताओं छवियों की एक निर्देशिका का उपयोग करके 'tf.data.Dataset' बनाने का एक तरीका है।
  • इस पर अधिक नियंत्रण पाने के लिए, अनुकूलित इनपुट पाइपलाइन को 'tf.data' का उपयोग करके लिखा जा सकता है।
  • फ़ाइलों की ट्री संरचना का उपयोग 'class_names' सूची को संकलित करने के लिए किया जा सकता है।

  1. पायथन का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए Tensorflow का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

    मॉडल को Tensorflow में ट्रेन पद्धति का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है, जहां युगों (मॉडल को फिट करने के लिए डेटा को प्रशिक्षित करने की संख्या) और प्रशिक्षण डेटा निर्दिष्ट किया जाता है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है? हम

  1. पायथन का उपयोग करके डेटा की कल्पना करने के लिए Tensorflow का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

    मान लें कि हमारे पास फूल डेटासेट है। फूल डेटासेट को Google API का उपयोग करके डाउनलोड किया जा सकता है जो मूल रूप से फूल डेटासेट से लिंक होता है। एपीआई को पैरामीटर के रूप में पास करने के लिए get_file विधि का उपयोग किया जा सकता है। एक बार ऐसा करने के बाद, डेटा पर्यावरण में डाउनलोड हो जाता है। इसे मैटप

  1. पायथन का उपयोग करके दो मैट्रिक्स को गुणा करने के लिए Tensorflow का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

    Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग एल्गोरिदम, गहन शिक्षण अनुप्रयोगों और बहुत कुछ को लागू करने के लिए पायथन के साथ संयोजन में किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें अनुकूलन