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। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह NumPy और बहुआयामी सरणियों का उपयोग करता है। इन बहुआयामी सरणियों को 'टेंसर्स' के रूप में भी जाना जाता है। फ्रेमवर्क डीप न्यूरल नेटवर्क के साथ काम करने का समर्थन करता है।
'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 का ग्रीक में अर्थ 'हॉर्न' होता है। 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।
यह अत्यधिक स्केलेबल है और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म क्षमताओं के साथ आता है। इसका मतलब है कि Keras को TPU या GPU के क्लस्टर पर चलाया जा सकता है। Keras मॉडल को वेब ब्राउज़र या मोबाइल फोन पर चलाने के लिए एक्सपोर्ट भी किया जा सकता है।
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
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। कोड स्निपेट निम्नलिखित है:
उदाहरण
print("Feature extraction from one layer only") initial_model = keras.Sequential( [ keras.Input(shape=(250, 250, 3)), layers.Conv2D(32, 5, strides=2, activation="relu"), layers.Conv2D(32, 3, activation="relu", name="my_intermediate_layer"), layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"), ] ) print("Feature extraction from the model") feature_extractor = keras.Model( inputs=initial_model.inputs, outputs=initial_model.get_layer(name="my_intermediate_layer").output, ) print("The feature extractor method is called on test data") x = tf.ones((1, 250, 250, 3)) features = feature_extractor(x)कोड क्रेडिट - https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model
आउटपुट
Feature extraction form one layer only Feature extraction form the model The feature extractor method is called on test data
व्याख्या
एक बार मॉडल की आर्किटेक्चर तैयार हो जाने पर, इसे प्रशिक्षित किया जाता है।
प्रशिक्षण पूरा होने के बाद, इसका मूल्यांकन किया जाता है।
यह मॉडल डिस्क पर सेव किया जाता है।
आवश्यकता पड़ने पर इसे पुनर्स्थापित किया जा सकता है।
मॉडल के प्रशिक्षण को गति देने के लिए कई GPU का उपयोग किया जा सकता है।
एक बार मॉडल बन जाने के बाद, यह एक फंक्शनल API मॉडल की तरह व्यवहार करता है।
यह इंगित करता है कि हर लेयर का एक इनपुट और आउटपुट होता है।
यहां, फीचर्स को एक ही लेयर से स्पष्ट रूप से निकाला जाता है।
