पायथन में स्टैकओवरफ्लो प्रश्न के लिए टैग की भविष्यवाणी से जुड़े डेटासेट को डाउनलोड और एक्सप्लोर करने के लिए केरस का उपयोग कैसे करें

टेंसरफ्लो गूगल द्वारा प्रदान किया गया एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसे पायथन के साथ संयोजन में एल्गोरिदम, डीप लर्निंग एप्लिकेशन, और बहुत कुछ लागू करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह शोध और उत्पादन उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाता है। इसमें ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकें हैं जो जटिल गणितीय संचालन को तेज़ी 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 'टेंसर्स' के रूप में भी जाना जाता है। 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।

'tensorflow' पैकेज को विंडोज पर नीचे दिए गए कोड की लाइन का उपयोग करके इंस्टॉल किया जा सकता है:

pip install tensorflow

केरस को प्रोजेक्ट ONEIROS (ओपन-एंडेड न्यूरो-इलेक्ट्रॉनिक इंटेलिजेंट रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम) के लिए शोध के हिस्से के रूप में विकसित किया गया था। केरस एक डीप लर्निंग API है, जिसे पायथन में लिखा गया है। यह एक हाई-लेवल API है जिसमें एक उत्पादक इंटरफेस है जो मशीन लर्निंग समस्याओं को हल करने में मदद करता है। यह अत्यधिक स्केलेबल है और क्रॉस-प्लेटफॉर्म क्षमताओं के साथ आता है। इसका मतलब है कि केरस TPU या GPU के क्लस्टर पर चल सकता है। केरस मॉडल को वेब ब्राउज़र या मोबाइल फोन पर चलाने के लिए भी एक्सपोर्ट किया जा सकता है।

केरस पहले से ही टेंसरफ्लो पैकेज के भीतर मौजूद है। इसे नीचे दिए गए कोड की 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 Colaboratory 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 (ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट्स) तक मुफ्त पहुंच की आवश्यकता होती है। Colaboratory को Jupyter Notebook के शीर्ष पर बनाया गया है। पायथन में स्टैकओवरफ्लो प्रश्न के लिए टैग की भविष्यवाणी से जुड़े डेटासेट का पता लगाने के लिए कोड स्निपेट निम्नलिखित है:

उदाहरण

print("tensorflow-text डाउनलोड हो रहा है")
!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

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

व्याख्या

आवश्यक पैकेज इम्पोर्ट किए जाते हैं।
API से डेटा लोड किया जाता है।