Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग पायथन के संयोजन में एल्गोरिदम, गहन शिक्षण अनुप्रयोगों और बहुत कुछ को लागू करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है।
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।
प्रतिगमन समस्या के पीछे का उद्देश्य एक निरंतर या असतत चर के उत्पादन की भविष्यवाणी करना है, जैसे कि मूल्य, संभावना, बारिश होगी या नहीं और इसी तरह।
हमारे द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटासेट को 'ऑटो एमपीजी' डेटासेट कहा जाता है। इसमें 1970 और 1980 के दशक के ऑटोमोबाइल की ईंधन दक्षता शामिल है। इसमें वजन, अश्वशक्ति, विस्थापन आदि जैसे गुण शामिल हैं। इसके साथ, हमें विशिष्ट वाहनों की ईंधन दक्षता की भविष्यवाणी करने की आवश्यकता 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। निम्नलिखित कोड स्निपेट है -
उदाहरण
print("Predictions being viewed as a function of input variable")
x = tf.linspace(0.0, 250, 251)
y = hrspwr_model.predict(x)
def plot_horsepower(x, y):
plt.scatter(train_features['Horsepower'], train_labels, label='Actual Values')
plt.plot(x, y, color='g', label='Prediction')
plt.xlabel('Horsepower')
plt.ylabel('MPG')
plt.legend()
plot_horsepower(x,y) कोड क्रेडिट - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression
आउटपुट
स्पष्टीकरण
-
भविष्यवाणियां 'एमपीजी' के लिए की जाती हैं।
-
वास्तविक मूल्यों और भविष्यवाणियों को 'मैटप्लोटलिब' का उपयोग करके प्लॉट किया जाता है।
-
मॉडल की भविष्यवाणियों को इनपुट डेटा के एक फ़ंक्शन के रूप में देखा जाता है।