संकलन विधि के साथ अनुक्रमिक मॉडल संकलित करें - केरस और पायथन

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 प्लेटफॉर्म 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। निम्नलिखित कोड स्निपेट है -

उदाहरण

print("Model is being compiled")
model.compile(
   optimizer=keras.optimizers.RMSprop(1e-3),
   loss={
      "priority": keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
      "department": keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
   },
   loss_weights=[1.0, 0.2],
)

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

आउटपुट

Model is being compiled

स्पष्टीकरण

• मॉडल को 'संकलन' पद्धति का उपयोग करके संकलित किया गया है।

• जब संकलन चल रहा हो, तो प्रत्येक आउटपुट को अलग-अलग नुकसान दिए जा सकते हैं।

• अलग-अलग नुकसान के लिए अलग-अलग वजन भी दिए जा सकते हैं, इस तरह से कुल प्रशिक्षण नुकसान को संशोधित किया जाएगा।