पायथन का उपयोग करके मॉडल को सहेजने और क्रमबद्ध 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।

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

pip install tensorflow

Tensor एक डेटा संरचना है जिसका उपयोग TensorFlow में किया जाता है। यह प्रवाह आरेख में किनारों को जोड़ने में मदद करता है। इस प्रवाह आरेख को 'डेटा प्रवाह ग्राफ' के रूप में जाना जाता है। टेंसर और कुछ नहीं बल्कि एक बहुआयामी सरणी या एक सूची है।

उन्हें तीन मुख्य विशेषताओं का उपयोग करके पहचाना जा सकता है -

• रैंक - यह टेंसर की डाइमेंशन के बारे में बताता है। इसे टेंसर के क्रम या परिभाषित किए गए टेंसर में आयामों की संख्या के रूप में समझा जा सकता है।

• टाइप करें - यह टेंसर के तत्वों से जुड़े डेटा प्रकार के बारे में बताता है। यह एक आयामी, दो आयामी या n आयामी टेंसर हो सकता है।

• आकार - यह पंक्तियों और स्तंभों की एक साथ संख्या है।

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। पायथन का उपयोग करके मॉडल को सहेजने और क्रमबद्ध करने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला कोड निम्नलिखित है -

उदाहरण

print("Save the model to a file")
model.save("path_to_my_model")
print("Delete the model")
del model
print("Recreating the model from the saved model")
model = keras.models.load_model("path_to_my_model")

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

आउटपुट

Save the model to a file")
INFO:tensorflow:Assets written to: path_to_my_model/assets
Delete the model
Recreating the model from the saved model

स्पष्टीकरण

• मॉडल एक फ़ाइल में सहेजा गया है।

• यह मॉडल हटा दिया गया है ताकि फ़ाइल में सहेजे गए मॉडल से इसे फिर से बनाया जा सके।

• इसे 'load_model' पद्धति का उपयोग करके फिर से बनाया गया है।