पायथन का उपयोग करके प्रत्येक लेबल पर स्टैक ओवरफ्लो प्रश्न डेटासेट के स्कोर की भविष्यवाणी करने के लिए टेंसरफ्लो 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 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।

उन्हें तीन मुख्य विशेषताओं का उपयोग करके पहचाना जा सकता है -

• रैंक - यह टेंसर की डाइमेंशन 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।

• 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।

• आकार - यह पंक्तियों और स्तंभों की एक साथ संख्या 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("Predicting a score for every label")
def get_string_labels(predicted_scores_batch):
   predicted_int_labels = tf.argmax(predicted_scores_batch, axis=1)
   predicted_labels = tf.gather(raw_train_ds.class_names, predicted_int_labels)
   return predicted_labels

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

आउटपुट

Predicting a score for every label

स्पष्टीकरण

• 'भविष्यवाणी' पद्धति को उस मॉडल पर कहा जाता है जिसे बनाया गया था।

• यह इनपुट के रूप में एक कच्चा स्ट्रिंग लेगा और प्रत्येक लेबल के लिए स्कोर की भविष्यवाणी करेगा।

• फ़ंक्शन उस लेबल को ढूंढता है जिसमें अधिकतम स्कोर होता है।

• यह डेटा कंसोल पर प्रदर्शित होता है।