TensorFlow, Google द्वारा प्रदान किया गया एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसे Python के साथ मिलकर एल्गोरिदम, डीप लर्निंग एप्लिकेशन और बहुत कुछ लागू करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है।
इसमें ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकें हैं जो जटिल गणितीय संक्रियाओं को तेज़ी से करने में मदद करती हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह NumPy और बहुआयामी सरणियों का उपयोग करता है। इन बहुआयामी सरणियों को 'टेंसर' के रूप में भी जाना जाता है। यह फ्रेमवर्क डीप न्यूरल नेटवर्क के साथ काम करने का समर्थन करता है। यह अत्यधिक स्केलेबल है, और कई लोकप्रिय डेटासेट के साथ आता है। यह GPU गणना का उपयोग करता है और संसाधनों के प्रबंधन को स्वचालित करता है।
इंस्टॉलेशन
Windows पर 'tensorflow' पैकेज इंस्टॉल करने के लिए:
pip install tensorflow
टेंसर क्या है?
टेंसर, TensorFlow में उपयोग की जाने वाली एक डेटा संरचना है। यह फ्लो डायग्राम में एज को जोड़ने में मदद करता है। इस फ्लो डायग्राम को 'डेटा फ्लो ग्राफ' के नाम से जाना जाता है। टेंसर बहुआयामी सरणी या सूची के अलावा कुछ नहीं हैं।
हम इन कोड को चलाने के लिए Jupyter Notebook का उपयोग करेंगे। TensorFlow को Jupyter Notebook पर 'pip install tensorflow' का उपयोग करके इंस्टॉल किया जा सकता है।
उदाहरण
import tensorflow as tf
import numpy as np
matrix_1 = tf.Variable([[1,2,3],[4,5,8],[9,10,0]])
print("मैट्रिक्स है")
print(matrix_1)
print("सभी तत्वों का योग")
result = tf.reduce_sum(matrix_1)
print(result)
print("विशिष्ट पंक्तियों का योग है")
result = tf.reduce_sum(matrix_1, 1)
print(result)
आउटपुट
मैट्रिक्स हैसभी तत्वों का योग tf.Tensor(42, shape=(), dtype=int32) विशिष्ट पंक्तियों का योग है tf.Tensor([ 6 17 19], shape=(3,), dtype=int32)
व्याख्या
- आवश्यक पैकेज आयात करें और उपयोग में आसानी के लिए इसके लिए एक उपनाम प्रदान करें।
- NumPy पैकेज का उपयोग करके एक मैट्रिक्स बनाया जाता है।
- 'reduce_sum' फ़ंक्शन का उपयोग मैट्रिक्स के सभी मानों का योग खोजने के लिए किया जाता है।
- यदि मैट्रिक्स को पास करने के अलावा 'reduce_sum' को एक विशिष्ट मान पास किया जाता है, तो यह प्रत्येक पंक्ति का योग निकालता है।
- परिणामी आउटपुट कंसोल पर प्रदर्शित किया जाता है।
