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टेंसरफ़्लो का उपयोग यह जांचने के लिए कैसे किया जा सकता है कि मॉडल पायथन का उपयोग करके स्टैक ओवरफ्लो प्रश्न डेटासेट पर कितना अच्छा प्रदर्शन करता है?

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।

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 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 शीर्ष पर सहयोगात्मक बनाया गया है।

उदाहरण

निम्नलिखित कोड स्निपेट है -

print("Testing the model with new data")
inputs = [
   "how do I extract keys from a dict into a list?",
   "debug public static void main(string[] args) {...}",
]
print("Predicting the scores ")
predicted_scores = export_model.predict(inputs)
print("Predicting the labels")
predicted_labels = get_string_labels(predicted_scores)
for input, label in zip(inputs, predicted_labels):
   print("Question is: ", input)
   print("The predicted label is : ", label.numpy())

कोड क्रेडिट - https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text

आउटपुट

Testing the model with new data
Predicting the scores
Predicting the labels
Question is: how do I extract keys from a dict into a list?
The predicted label is : b'python'
Question is: debug public static void main(string[] args) {...}
The predicted label is : b'java'

स्पष्टीकरण

  • जब टेक्स्ट प्रीप्रोसेसिंग कोड मॉडल के अंदर मौजूद होता है, तो यह मॉडल को उत्पादन के लिए निर्यात करने में मदद करता है।

  • इस तरह, परिनियोजन सरल हो जाता है।

  • जब मॉडल के बाहर 'TextVectorization' का उपयोग किया जाता है, तो यह एसिंक्रोनस सीपीयू प्रोसेसिंग और बफरिंग करने में मदद करता है।


  1. पायथन का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए Tensorflow का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

    मॉडल को Tensorflow में ट्रेन पद्धति का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है, जहां युगों (मॉडल को फिट करने के लिए डेटा को प्रशिक्षित करने की संख्या) और प्रशिक्षण डेटा निर्दिष्ट किया जाता है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है? हम

  1. पायथन का उपयोग करके डेटा की कल्पना करने के लिए Tensorflow का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

    मान लें कि हमारे पास फूल डेटासेट है। फूल डेटासेट को Google API का उपयोग करके डाउनलोड किया जा सकता है जो मूल रूप से फूल डेटासेट से लिंक होता है। एपीआई को पैरामीटर के रूप में पास करने के लिए get_file विधि का उपयोग किया जा सकता है। एक बार ऐसा करने के बाद, डेटा पर्यावरण में डाउनलोड हो जाता है। इसे मैटप

  1. पायथन का उपयोग करके मॉडल को प्लॉट करने के लिए केरस का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

    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। इसमें अनुकूलन तकनी