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 vocab_size is actually vocab_size+1 since 0 is used as padding")
int_model = create_model(vocab_size=VOCAB_SIZE + 1, num_labels=4)
print("The model is compiled")
int_model.compile(
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
print("The model is fit to the data")
history = int_model.fit(int_train_ds, validation_data=int_val_ds, epochs=5)
कोड क्रेडिट: https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
आउटपुट
The vocab_size is actually vocab_size+1 since 0 is used as padding The model is compiled The model is fit to the data Epoch 1/5 188/188 [==============================] - 7s 37ms/step - loss: 1.3020 - accuracy: 0.3877 - val_loss: 0.8041 - val_accuracy: 0.6625 Epoch 2/5 188/188 [==============================] - 5s 25ms/step - loss: 0.7200 - accuracy: 0.7003 - val_loss: 0.5815 - val_accuracy: 0.7685 Epoch 3/5 188/188 [==============================] - 5s 25ms/step - loss: 0.4517 - accuracy: 0.8471 - val_loss: 0.5137 - val_accuracy: 0.8040 Epoch 4/5 188/188 [==============================] - 5s 25ms/step - loss: 0.2709 - accuracy: 0.9311 - val_loss: 0.5091 - val_accuracy: 0.8065 Epoch 5/5 188/188 [==============================] - 5s 25ms/step - loss: 0.1453 - accuracy: 0.9717 - val_loss: 0.5320 - val_accuracy: 0.8025
व्याख्या
'create_model' विधि का उपयोग मॉडल बनाने के लिए किया जाता है।
इस मॉडल को 'compile' विधि का उपयोग करके संकलित किया जाता है।
'fit' विधि को इस संकलित मॉडल पर कॉल किया जाता है ताकि डेटा को मॉडल में फिट किया जा सके।
