पायथन का उपयोग करके मॉडल से एक परत को हटाने के लिए केरस 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।

केरस को प्रोजेक्ट ONEIROS (ओपन एंडेड न्यूरो-इलेक्ट्रॉनिक इंटेलिजेंट रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम) के लिए अनुसंधान के एक भाग के रूप में विकसित किया गया था। केरस एक डीप लर्निंग एपीआई है, जिसे पायथन में लिखा गया है। यह एक उच्च-स्तरीय एपीआई है जिसमें एक उत्पादक इंटरफ़ेस है जो मशीन सीखने की समस्याओं को हल करने में मदद करता है।

यह अत्यधिक स्केलेबल है, और क्रॉस प्लेटफॉर्म क्षमताओं के साथ आता है। इसका मतलब है कि केरस को टीपीयू या जीपीयू के क्लस्टर पर चलाया जा सकता है। केरस मॉडल को वेब ब्राउज़र या मोबाइल फोन में भी चलाने के लिए निर्यात किया जा सकता है।

केरस पहले से ही Tensorflow पैकेज में मौजूद है। इसे कोड की नीचे दी गई लाइन का उपयोग करके एक्सेस किया जा सकता है।

import tensorflow
from tensorflow import keras

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।

परतों को हटाने के लिए कोड निम्नलिखित है -

उदाहरण

print("Removing layers using the pop function")
model.pop()
print("The current number of layers in the model after eliminating one layer")
print(len(model.layers))

कोड क्रेडिट - https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model

आउटपुट

Removing layers using the pop function
The current number of layers in the model after eliminating one layer
2

स्पष्टीकरण

• 'पॉप' फ़ंक्शन को मॉडल के नाम को डॉट ऑपरेटर का उपयोग करके फ़ंक्शन के साथ जोड़कर कहा जा सकता है।

• एक बार ऐसा करने के बाद, परतों की लंबाई की जाँच की जा सकती है।

• इससे यह पुष्टि करने में मदद मिलेगी कि परतों में से एक को वास्तव में हटा दिया गया है।