Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग पायथन के साथ एल्गोरिदम, डीप लर्निंग एप्लिकेशन और बहुत कुछ को लागू करने के लिए 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। फ्रेमवर्क एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करने का समर्थन करता 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 और कुछ नहीं बल्कि एक बहुआयामी सरणी या एक सूची है।
हम इलियड के डेटासेट का उपयोग करेंगे, जिसमें विलियम काउपर, एडवर्ड (डर्बी के अर्ल) और सैमुअल बटलर के तीन अनुवाद कार्यों का टेक्स्ट डेटा शामिल है। जब पाठ की एक पंक्ति दी जाती है तो मॉडल को अनुवादक की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। उपयोग की गई टेक्स्ट फ़ाइलें प्रीप्रोसेसिंग कर रही हैं। इसमें दस्तावेज़ शीर्षलेख और पाद लेख, पंक्ति संख्या और अध्याय शीर्षक निकालना शामिल 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।
उदाहरण
निम्नलिखित कोड स्निपेट है -
print("Combine the labelled dataset and reshuffle it")
BUFFER_SIZE = 50000
BATCH_SIZE = 64
VALIDATION_SIZE = 5000
all_labeled_data = labeled_data_sets[0]
for labeled_dataset in labeled_data_sets[1:]:
all_labeled_data = all_labeled_data.concatenate(labeled_dataset)
all_labeled_data = all_labeled_data.shuffle(
BUFFER_SIZE, reshuffle_each_iteration=False)
print("Displaying a few samples of input data")
for text, label in all_labeled_data.take(8):
print("The sentence is : ", text.numpy())
print("The label is :", label.numpy()) कोड क्रेडिट - https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
आउटपुट
Combine the labelled dataset and reshuffle it Displaying a few samples of input data The sentence is : b'But I have now both tasted food, and given' The label is : 0 The sentence is : b'All these shall now be thine: but if the Gods' The label is : 1 The sentence is : b'Their spiry summits waved. There, unperceived' The label is : 0 The sentence is : b'"I pray you, would you show your love, dear friends,' The label is : 1 The sentence is : b'Entering beneath the clavicle the point' The label is : 0 The sentence is : b'But grief, his father lost, awaits him now,' The label is : 1 The sentence is : b'in the fore-arm where the sinews of the elbow are united, whereon he' The label is : 2 The sentence is : b'For, as I think, I have already chased' The label is : 0
स्पष्टीकरण
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डेटा को प्रीप्रोसेस करने के बाद, डेटासेट से कुछ नमूने कंसोल पर प्रदर्शित होते हैं।
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डेटा समूहीकृत नहीं है, जिसका अर्थ है कि 'all_labeled_data' मानचित्र में प्रत्येक प्रविष्टि एक डेटा बिंदु पर है।