TensorFlow, Google द्वारा प्रदान किया गया एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग Python के साथ एल्गोरिदम, डीप लर्निंग एप्लिकेशन, और बहुत कुछ लागू करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है।
इसमें ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकें हैं जो जटिल गणितीय संचालन को तेजी 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। यह कई मशीन लर्निंग लाइब्रेरी के साथ आता है और अच्छी तरह से समर्थित और प्रलेखित है। फ्रेमवर्क में डीप न्यूरल नेटवर्क मॉडल चलाने, उन्हें प्रशिक्षित करने और संबंधित डेटासेट की प्रासंगिक विशेषताओं की भविष्यवाणी करने वाले एप्लिकेशन बनाने की क्षमता है।
इंस्टॉलेशन
Windows पर 'tensorflow' पैकेज को निम्न कमांड से इंस्टॉल किया जा सकता है:
pip install tensorflow
टेंसर
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 रूप में जाना जाता है। टेंसर एक बहुआयामी सरणी या सूची के अलावा कुछ नहीं हैं।
Google Colaboratory
हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google Colaboratory का उपयोग कर रहे हैं। Google Colab ब्राउज़र पर Python कोड चलाने में मदद करता है और GPUs तक मुफ्त पहुंच प्रदान करता है।
कोड उदाहरण
print("The model is being exported")
export_model = tf.keras.Sequential(
[binary_vectorize_layer, binary_model,
layers.Activation('sigmoid')])
print("The model is being compiled")
export_model.compile(
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
print("The model is being tested with `raw_test_ds`, which resuls in raw strings")
loss, accuracy = export_model.evaluate(raw_test_ds)
print("The accuracy of the model is : {:2.2%}".format(binary_accuracy))
कोड क्रेडिट: https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
आउटपुट
The model is being exported The model is being compiled The model is being tested with `raw_test_ds`, which resuls in raw strings 250/250 [==============================] - 4s 13ms/step - loss: 0.5296 - accuracy: 0.8078 The accuracy of the model is : 81.10%
व्याख्या
'TextVectorization' लेयर को मॉडल को खिलाने से पहले डेटासेट पर लागू किया जाता है।
यदि मॉडल को रॉ स्ट्रिंग प्रोसेस करने की आवश्यकता है, तो 'TextVectorization' लेयर को मॉडल के अंदर लागू किया जा सकता है।
इसे प्राप्त करने के लिए, प्रशिक्षण के दौरान उपयोग किए गए वजन की मदद से एक नया मॉडल बनाया जाता है।
