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।
कोड की निम्न पंक्ति का उपयोग करके विंडोज़ पर 'टेंसरफ़्लो' पैकेज स्थापित किया जा सकता है -
pip install tensorflow
Tensor एक डेटा संरचना है जिसका उपयोग TensorFlow में किया जाता है। यह प्रवाह आरेख में किनारों को जोड़ने में मदद करता है। इस प्रवाह आरेख को 'डेटा प्रवाह ग्राफ' के रूप में जाना जाता है। टेंसर कुछ और नहीं बल्कि बहुआयामी सरणी या एक सूची 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 Tensorflow ढांचे के शीर्ष पर चलता है। इसे त्वरित तरीके से प्रयोग में मदद करने के लिए बनाया गया था। यह आवश्यक अमूर्त और बिल्डिंग ब्लॉक्स प्रदान करता है जो मशीन लर्निंग सॉल्यूशंस को विकसित करने और इनकैप्सुलेट करने में आवश्यक हैं। 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। निम्नलिखित कोड है -
उदाहरण
print("The model is saved to HDF5 format")
model.save('my_model.h5')
print("The same model is recreated with same weights and optimizer")
new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
print("The architecture of the model is observed")
new_model.summary() कोड क्रेडिट - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load
आउटपुट
स्पष्टीकरण
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नए बनाए गए मॉडल को 'सेव' फ़ंक्शन का उपयोग करके सहेजा जा सकता है।
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इसे विशेष रूप से 'h5' एक्सटेंशन का उपयोग करके hdf5 प्रारूप में सहेजा जा सकता है।
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यह मॉडल पिछले वज़न और अनुकूलक का उपयोग करके लोड किया गया है।
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नए मॉडल के बारे में विवरण 'सारांश' पद्धति का उपयोग करके कंसोल पर प्रदर्शित किया जाता है।