केरस का उपयोग चेकपॉइंट से वजन लोड करने और पायथन का उपयोग करके मॉडल का पुनर्मूल्यांकन करने के लिए 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।

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। उन्हें तीन मुख्य विशेषताओं का उपयोग करके पहचाना जा सकता है -

• रैंक - यह टेंसर की डाइमेंशन के बारे में बताता है। इसे टेंसर के क्रम या परिभाषित किए गए टेंसर में आयामों की संख्या के रूप में समझा जा सकता है।

• टाइप करें - यह टेंसर के तत्वों से जुड़े डेटा प्रकार के बारे में बताता है। यह एक आयामी, दो आयामी या n आयामी टेंसर हो सकता है।

• आकार - यह पंक्तियों और स्तंभों की एक साथ संख्या है।

ग्रीक में केरस का अर्थ 'सींग' होता 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 सार तत्व और बिल्डिंग ब्लॉक्स प्रदान करता है जो मशीन लर्निंग सॉल्यूशंस को विकसित करने और इनकैप्सुलेट करने के लिए आवश्यक हैं।

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 weights are loaded")
model.load_weights(checkpoint_path)

print("The model is being re-evaluated")
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("This is the restored model, with accuracy: {:5.3f}%".format(100 * acc))

कोड क्रेडिट - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load

आउटपुट

The Weights are loaded
The model is beign re-evaluated
32/32 - 0 - loss:0.4066 - sparse_categorical_accuracy:0.8740
This is the restored model, with accuracy:87.400%

स्पष्टीकरण

• इस नए मॉडल का उपयोग वजन को मैप करने के लिए किया जाता है।

• 'मूल्यांकन' पद्धति का उपयोग यह जांचने के लिए किया जाता है कि मॉडल नए डेटा पर कितना अच्छा प्रदर्शन करता है।

• इसके अलावा, नुकसान जब मॉडल को प्रशिक्षित किया जा रहा है और मॉडल की सटीकता दोनों निर्धारित की जाती हैं।

• हानि और सटीकता कंसोल पर मुद्रित होती है।