TensorFlow Core APIs ওভারভিউ

TensorFlow Core APIs উচ্চ-কর্মক্ষমতা (ডিস্ট্রিবিউটেড এবং অ্যাক্সিলারেটেড) কম্পিউটেশনের জন্য ব্যাপক, কম্পোজেবল এবং এক্সটেনসিবল লো-লেভেল এপিআইগুলির একটি সেট প্রদান করে, যা প্রাথমিকভাবে মেশিন লার্নিং (ML) মডেল তৈরি করার পাশাপাশি এমএল ওয়ার্কফ্লো টুলস এবং ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করার লক্ষ্যে। টেনসরফ্লো প্ল্যাটফর্ম। এই APIগুলি সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত নিয়ন্ত্রণ এবং গ্রাউন্ড আপ থেকে নতুন ফ্রেমওয়ার্ক সহ উচ্চ কনফিগারযোগ্য মডেল তৈরি করার জন্য একটি ভিত্তি প্রদান করে।

কেরাসের মতো উচ্চ-স্তরের মেশিন লার্নিং API-এর বিকল্প হিসেবে Core APIs ব্যবহার করা যেতে পারে। এই উচ্চ-স্তরের APIগুলি সাধারণ মেশিন লার্নিং প্রয়োজনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত। তারা বিভিন্ন ধরণের মডিউল অফার করে যা ML-এর জটিলতাগুলিকে বিমূর্ত করে দেয় এবং সাবক্লাসিংয়ের মাধ্যমে কাস্টমাইজেশনের জন্য কার্যকারিতাও অফার করে। আপনি যদি Keras ব্যবহার করে TensorFlow-এর একটি ওভারভিউ খুঁজছেন, টিউটোরিয়ালগুলিতে Quickstarts এবং Keras বিভাগগুলি দেখুন।

কার কোর এপিআই ব্যবহার করা উচিত

TensorFlow Core নিম্ন-স্তরের APIগুলি নিম্নলিখিত ML বিকাশকারীদের মাথায় রেখে ডিজাইন করা হয়েছে:

  • গবেষকরা উচ্চ স্তরের কনফিগারযোগ্যতার সাথে জটিল মডেল তৈরি করছেন
  • বিকাশকারীরা TensorFlow ব্যবহার করতে আগ্রহী একটি উচ্চ-কর্মক্ষমতা বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম হিসাবে
  • ফ্রেমওয়ার্ক লেখক টেনসরফ্লো প্ল্যাটফর্মের উপরে টুল তৈরি করছেন
  • উচ্চ-স্তরের API ব্যবহারকারীরা আগ্রহী:
    • তাদের মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোতে অতিরিক্ত কার্যকারিতা যোগ করা যেমন কাস্টম স্তর, ক্ষতি, মডেল এবং অপ্টিমাইজার
    • তাদের মডেলের অভ্যন্তরীণ কাজ সম্পর্কে আরও শেখা

মূল API অ্যাপ্লিকেশন

টেনসরফ্লো কোর এপিআইগুলি টেনসরফ্লো ইকোসিস্টেমের মধ্যে নিম্ন স্তরের কার্যকারিতায় অ্যাক্সেস সরবরাহ করে। কেরাসের মতো উচ্চ-স্তরের API-এর তুলনায় এই API ML মডেল, অ্যাপ্লিকেশন এবং টুল তৈরির জন্য আরও নমনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রণ প্রদান করে।

মডেল এবং কর্মপ্রবাহ তৈরি করুন

কোর APIগুলি সাধারণত উচ্চ কাস্টমাইজযোগ্য এবং অপ্টিমাইজ করা মেশিন লার্নিং মডেল এবং ওয়ার্কফ্লো তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। TensorFlow Core APIs আপনার মেশিন লার্নিং মডেল এবং ওয়ার্কফ্লো ডেভেলপমেন্ট উন্নত করতে পারে এমন কিছু উপায় এখানে দেওয়া হল:

টেনসরফ্লো

  • অ-প্রথাগত মডেল বা স্তরগুলি তৈরি করা যা উচ্চ-স্তরের API দ্বারা সমর্থিত কাঠামোর সাথে পুরোপুরি ফিট নয়
  • কেরাসের মধ্যে কাস্টম স্তর, ক্ষতি, মডেল এবং অপ্টিমাইজার তৈরি করা
  • প্রশিক্ষণের সময় একত্রীকরণ ত্বরান্বিত করতে নতুন অপ্টিমাইজেশন কৌশল প্রয়োগ করা
  • কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য কাস্টম মেট্রিক্স তৈরি করা
  • ব্যাচিং, ক্রস-ভ্যালিডেশন এবং ডিস্ট্রিবিউশন কৌশলগুলির মতো বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য সমর্থন সহ উচ্চ-কনফিগারযোগ্য প্রশিক্ষণ লুপ ডিজাইন করা

কাঠামো এবং সরঞ্জাম তৈরি করুন

TensorFlow Core APIs নতুন উচ্চ-স্তরের কাঠামোর জন্য বিল্ডিং ব্লক হিসাবেও কাজ করতে পারে। নিম্ন-স্তরের API-এর সাহায্যে তৈরি করা টুল এবং ফ্রেমওয়ার্কের কিছু উদাহরণ এখানে দেওয়া হল: টেনসরফ্লো

বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং জন্য তৈরি

টেনসরফ্লো কোর এপিআই মেশিন লার্নিং এর বাইরেও প্রয়োগ করা যেতে পারে। এখানে বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং-এর জন্য TensorFlow-এর কিছু সাধারণ-উদ্দেশ্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে: টেনসরফ্লো

মূল API উপাদান

এখানে কিছু মৌলিক উপাদান রয়েছে যা TensorFlow Core-এর নিম্ন-স্তরের API গুলি নিয়ে গঠিত। মনে রাখবেন যে এটি একটি সর্বাঙ্গীণ তালিকা নয়:

টেনসরফ্লো

পরবর্তী পদক্ষেপ

বিল্ড উইথ কোর ডকুমেন্টেশন স্ক্র্যাচ থেকে মৌলিক মেশিন লার্নিং ধারণার টিউটোরিয়াল প্রদান করে। এই বিভাগের টিউটোরিয়ালগুলি আপনাকে কোর API-এর সাথে নিম্ন-স্তরের কোড লিখতে স্বাচ্ছন্দ্য পেতে সাহায্য করে যা আপনি আপনার নিজের আরও জটিল ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করতে পারেন।

কোর এপিআই ব্যবহার করা এবং সে সম্পর্কে আরও শিখতে শুরু করতে, টেনসরফ্লো কোরের জন্য কুইকস্টার্ট দেখুন।