Tensorflow Google द्वारा प्रदान किया गया एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसे Python के साथ संयोजन में एल्गोरिदम, डीप लर्निंग एप्लिकेशन और बहुत कुछ लागू करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसका उपयोग शोध और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकें हैं जो जटिल गणितीय संक्रियाओं को जल्दी से करने में मदद करती हैं।
'tensorflow' पैकेज को Windows पर नीचे दिए गए कोड की लाइन का उपयोग करके इंस्टॉल किया जा सकता है:
pip install tensorflow
Tensor, TensorFlow में उपयोग की जाने वाली एक डेटा संरचना है। यह फ्लो डायग्राम में एज को कनेक्ट करने में मदद करता है। इस फ्लो डायग्राम को 'डेटा फ्लो ग्राफ' के रूप में जाना जाता है। Tensors एक बहुआयामी सरणी या सूची के अलावा कुछ नहीं हैं।
Keras को ONEIROS (ओपन-एंडेड न्यूरो-इलेक्ट्रॉनिक इंटेलिजेंट रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम) प्रोजेक्ट के शोध के हिस्से के रूप में विकसित किया गया था। Keras एक डीप लर्निंग API है, जो Python में लिखा गया है। यह एक हाई-लेवल API है जिसमें एक उत्पादक इंटरफ़ेस है जो मशीन लर्निंग समस्याओं को हल करने में मदद करता है। यह Tensorflow फ्रेमवर्क के शीर्ष पर चलता है। इसे त्वरित प्रयोग में मदद करने के लिए बनाया गया था। यह आवश्यक अमूर्तता और बिल्डिंग ब्लॉक प्रदान करता है जो मशीन लर्निंग समाधानों को विकसित और एनकैप्सुलेट करने में आवश्यक हैं।
Keras पहले से ही Tensorflow 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
Keras फंक्शनल API Sequential API का उपयोग करके बनाए गए मॉडल की तुलना में अधिक लचीले मॉडल बनाने में मदद करता है। फंक्शनल API नॉन-लीनियर टोपोलॉजी वाले मॉडल के साथ काम कर सकता है, लेयर्स साझा कर सकता है और कई इनपुट और आउटपुट के साथ काम कर सकता है। एक डीप लर्निंग मॉडल आमतौर पर एक डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ (DAG) होता है जिसमें कई लेयर्स होती हैं। फंक्शनल API लेयर्स के ग्राफ को बनाने में मदद करता है।
हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google Colaboratory का उपयोग कर रहे हैं। Google Colab या Colaboratory ब्राउज़र पर Python 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। मॉडल को प्रशिक्षित करने का कोड स्निपेट निम्नलिखित है:
उदाहरण
print("Sample input data") title_data = np.random.randint(num_words, size=(1280, 10)) body_data = np.random.randint(num_words, size=(1280, 100)) tags_data = np.random.randint(2, size=(1280, num_tags)).astype("float32") print("Sample target data") priority_targets = np.random.random(size=(1280, 1)) dept_targets = np.random.randint(2, size=(1280, num_classes)) print("The model is being fit to the data") model.fit( {"title": title_data, "body": body_data, "tags": tags_data}, {"priority": priority_targets, "class": dept_targets}, epochs=2, batch_size=32, )कोड क्रेडिट - https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional
आउटपुट
Sample input data Sample target data The model is being fit to the data Epoch 1/2 40/40 [==============================] - 5s 43ms/step - loss: 1.2738 - priority_loss: 0.7043 - class_loss: 2.8477 Epoch 2/2 40/40 [==============================] - 2s 44ms/step - loss: 1.2720 - priority_loss: 0.6997 - class_loss: 2.8612 <tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7f48d0809e80>
व्याख्या
सैंपल इनपुट और टार्गेट डेटा उत्पन्न किए जाते हैं।
NumPy सरणी के इनपुट और टार्गेट को पास करके मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है।
