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
'फैशन एमएनआईएसटी' डेटासेट में विभिन्न प्रकार के कपड़ों की छवियां होती हैं। इसमें 70 हजार से अधिक कपड़ों की ग्रेस्केल छवियां हैं जो 10 विभिन्न श्रेणियों से संबंधित हैं। ये चित्र कम रिज़ॉल्यूशन (28 x 28 पिक्सेल) के हैं।
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
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print("The tensorflow version used is ")
print(tf.__version__)
print("The dataset is being loaded")
fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
print("The dataset is being classified into training and testing data ")
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']
print("The dimensions of training data ")
print(train_images.shape)
print("The number of rows in the training data")
print(len(train_labels))
print("The column names of dataset")
print(train_labels)
print("The dimensions of test data ")
print(test_images.shape)
print("The number of rows in the test data")
print(len(test_labels)) कोड क्रेडिट - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification
आउटपुट
The tensorflow version used is 2.4.0 The dataset is being loaded The dataset is being classified into training and testing data Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz 32768/29515 [=================================] - 0s 0us/step Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-images-idx3-ubyte.gz 26427392/26421880 [==============================] - 0s 0us/step Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-labels-idx1-ubyte.gz 8192/5148 [===============================================] - 0s 0us/step Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-images-idx3-ubyte.gz 4423680/4422102 [==============================] - 0s 0us/step The dimensions of training data (60000, 28, 28) The number of rows in the training data 60000 The column names of dataset [9 0 0 ... 3 0 5] The dimensions of test data (10000, 28, 28) The number of rows in the test data 10000
स्पष्टीकरण
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आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं।
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उपयोग किए जा रहे Tensorflow के संस्करण का निर्धारण किया जाता है।
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Fashion MNIST डेटासेट लोड हो गया है, और Fashion MNIST डेटासेट को सीधे TensorFlow से एक्सेस किया जा सकता है।
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इसके बाद, डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट में विभाजित किया जाता है।
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डेटासेट में पूरी तरह से 70000 पंक्तियाँ हैं, जिनमें से 60k छवियों का उपयोग प्रशिक्षण के लिए किया जाता है और 10k का उपयोग यह मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है कि मॉडल ने छवियों को विभिन्न लेबलों में वर्गीकृत करना कितना अच्छा सीखा है।
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यह एक वर्गीकरण समस्या है जिसमें डेटासेट की प्रत्येक छवि को एक विशिष्ट लेबल दिया जाता है।
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ये चित्र कपड़ों के हैं, और संबंधित लेबल उन्हें दिए गए हैं।
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आकार, प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट में पंक्तियों की संख्या, और डेटासेट में कॉलम नाम कंसोल पर प्रदर्शित होते हैं।