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पायथन प्रोग्राम का उपयोग करके मॉडल को प्लॉट करने के लिए केरस का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

ग्रीक में केरस का अर्थ 'सींग' होता है। 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 Tensorflow ढांचे के शीर्ष पर चलता है। इसे त्वरित तरीके से प्रयोग में मदद करने के लिए बनाया गया था। यह आवश्यक सार तत्व और बिल्डिंग ब्लॉक्स प्रदान करता है जो मशीन लर्निंग सॉल्यूशंस को विकसित करने और इनकैप्सुलेट करने के लिए आवश्यक हैं।

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

केरस कार्यात्मक एपीआई ऐसे मॉडल बनाने में मदद करता है जो अनुक्रमिक एपीआई का उपयोग करके बनाए गए मॉडल की तुलना में अधिक लचीले होते हैं। कार्यात्मक एपीआई उन मॉडलों के साथ काम कर सकता है जिनमें गैर-रेखीय टोपोलॉजी है, परतों को साझा कर सकते हैं और कई इनपुट और आउटपुट के साथ काम कर सकते हैं। एक गहन शिक्षण मॉडल आमतौर पर एक निर्देशित चक्रीय ग्राफ (DAG) होता है जिसमें कई परतें होती हैं। कार्यात्मक एपीआई परतों का ग्राफ बनाने में मदद करता 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

print("The model is being plotted")
keras.utils.plot_model(model, "my_resnet.png", show_shapes=True)

कोड क्रेडिट - https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional

आउटपुट

पायथन प्रोग्राम का उपयोग करके मॉडल को प्लॉट करने के लिए केरस का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

स्पष्टीकरण

  • 'प्लॉट_मॉडल' पद्धति का उपयोग मॉडल की परतों को ग्राफ-ऑफ-लेयर्स के रूप में प्लॉट करने के लिए किया जाता है।


  1. पायथन का उपयोग करके मॉडल को प्लॉट 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 संयोजन में एल्गोरिदम, गहन शिक्षण अनुप्रयोगों और बहुत कुछ को लागू करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें अनुकूलन तकनी

  1. केरस का उपयोग मॉडल को ग्राफ के रूप में प्लॉट करने और पायथन का उपयोग करके इनपुट और आउटपुट आकृतियों को प्रदर्शित करने के लिए 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

  1. चर्चा करें कि केरस कार्यात्मक एपीआई का उपयोग पायथन का उपयोग करके परतें बनाने के लिए 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 संयोजन में एल्गोरिदम, गहन शिक्षण अनुप्रयोगों और बहुत कुछ को लागू करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें अनुकूलन तकनी