पायथन में स्टैक ओवरफ्लो प्रश्न के लिए भविष्यवाणी टैग से जुड़े डेटासेट को डाउनलोड और एक्सप्लोर 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 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। ढांचा गहरे तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करने का समर्थन करता है। यह अत्यधिक स्केलेबल है और कई लोकप्रिय डेटासेट के साथ आता है। यह GPU संगणना का उपयोग करता है और संसाधनों के प्रबंधन को स्वचालित करता है। यह मशीन लर्निंग लाइब्रेरी की भीड़ के साथ आता है और अच्छी तरह से समर्थित और प्रलेखित है। ढांचे में गहरे तंत्रिका नेटवर्क मॉडल चलाने, उन्हें प्रशिक्षित करने और संबंधित डेटासेट की प्रासंगिक विशेषताओं की भविष्यवाणी करने वाले एप्लिकेशन बनाने की क्षमता है।

कोड की निम्न पंक्ति का उपयोग करके विंडोज़ पर 'टेंसरफ़्लो' पैकेज स्थापित किया जा सकता है -

pip install tensorflow

केरस को प्रोजेक्ट ONEIROS (ओपन-एंडेड न्यूरो-इलेक्ट्रॉनिक इंटेलिजेंट रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम) के लिए अनुसंधान के एक भाग के रूप में विकसित किया गया था। केरस एक डीप लर्निंग एपीआई है, जिसे पायथन में लिखा गया है। यह एक उच्च-स्तरीय एपीआई है जिसमें एक उत्पादक इंटरफ़ेस है जो मशीन सीखने की समस्याओं को हल करने में मदद करता है। यह अत्यधिक स्केलेबल है और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म क्षमताओं के साथ आता है। इसका मतलब है कि केरस को टीपीयू या जीपीयू के क्लस्टर पर चलाया जा सकता है। केरस मॉडल को वेब ब्राउज़र या मोबाइल फोन में भी चलाने के लिए निर्यात किया जा सकता है।

केरस पहले से ही Tensorflow पैकेज में मौजूद है। इसे कोड की नीचे दी गई लाइन का उपयोग करके एक्सेस किया जा सकता है।

import tensorflow
from tensorflow import keras

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। पायथन में स्टैक ओवरफ्लो प्रश्न के लिए प्रेडिक्टिंग टैग से जुड़े डेटासेट का पता लगाने के लिए कोड स्निपेट निम्नलिखित है -

उदाहरण

print("Downloading tensorflow-text")
!pip -q install tensorflow-text

import collections
import pathlib
import re
import string
import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import losses
from tensorflow.keras import preprocessing
from tensorflow.keras import utils
from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import TextVectorization

import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_text as tf_text
data_url =
'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/stack_overflow_16k.tar.gz'
dataset = utils.get_file(
   'stack_overflow_16k.tar.gz',
   data_url,
   untar=True,
   cache_dir='stack_overflow',
   cache_subdir='')
dataset_dir = pathlib.Path(dataset).parent

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

आउटपुट

Downloading tensorflow-text
Downloading data from
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/stack_overflow_16k.tar.gz
6053888/6053168 [==============================] - 0s 0us/step

स्पष्टीकरण

• आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं।

• डेटा एपीआई से लोड किया गया है।