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। इसमें अनुकूलन तकनीकें हैं जो जटिल गणितीय कार्यों को शीघ्रता से करने में मदद करती हैं।
ऐसा इसलिए है क्योंकि यह NumPy और बहु-आयामी सरणियों का उपयोग करता है। इन बहु-आयामी सरणियों को 'टेंसर' के रूप में भी जाना जाता है। ढांचा गहरे तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करने का समर्थन करता है। यह अत्यधिक स्केलेबल है, और कई लोकप्रिय डेटासेट के साथ आता है। यह GPU संगणना का उपयोग करता है और संसाधनों के प्रबंधन को स्वचालित करता है। यह मशीन लर्निंग लाइब्रेरी की भीड़ के साथ आता है, और अच्छी तरह से समर्थित और प्रलेखित है। ढांचे में गहरे तंत्रिका नेटवर्क मॉडल चलाने, उन्हें प्रशिक्षित करने और संबंधित डेटासेट की प्रासंगिक विशेषताओं की भविष्यवाणी करने वाले एप्लिकेशन बनाने की क्षमता 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 -
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रैंक
यह टेंसर की आयामीता 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।
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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।
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आकार
यह एक साथ पंक्तियों और स्तंभों की संख्या है।
आइए हम टेंसरफ़्लो की 'हैलो वर्ल्ड' को समझते हैं।
हम इन कोड को चलाने के लिए जुपिटर नोटबुक का उपयोग करेंगे। TensorFlow को 'pip install tensorflow' का उपयोग करके Jupyter नोटबुक पर स्थापित किया जा सकता है।
आइए एक उदाहरण देखें -
उदाहरण
import tensorflow as tf
hello = tf.constant("hello there")
print(hello)
print(hello.numpy()) के रूप में tensorflow आयात करें आउटपुट
tf.Tensor(b'hello there', shape=(), dtype=string) b'hello there'
स्पष्टीकरण
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उपयोग में आसानी के लिए आवश्यक पैकेज आयात करें और इसके लिए एक उपनाम प्रदान करें।
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टेंसरफ़्लो पैकेज का उपयोग करके एक स्थिर मान बनाया जाता है, और इसे एक वेरिएबल को असाइन किया जाता है।
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यह वैरिएबल कंसोल पर प्रिंट होता है।
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टेंसर को NumPy पैकेज की मदद से प्रदर्शित किया जाता है।