 TensorFlow.org এ দেখুন |  Google Colab-এ চালান |  GitHub এ দেখুন |  নোটবুক ডাউনলোড করুন |
ওভারভিউ
Apache ORC একটি জনপ্রিয় কলামার স্টোরেজ ফরম্যাট। tensorflow-IO প্যাকেজ পড়া একটি ডিফল্ট বাস্তবায়ন উপলব্ধ এ্যাপাচি ওআরসি ফাইল।
সেটআপ
প্রয়োজনীয় প্যাকেজ ইনস্টল করুন এবং রানটাইম পুনরায় চালু করুন
pip install tensorflow-io
import tensorflow as tf
import tensorflow_io as tfio
2021-07-30 12:26:35.624072: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library libcudart.so.11.0
ORC-তে একটি নমুনা ডেটাসেট ফাইল ডাউনলোড করুন
ডেটা সেটটি আপনি এখানে ব্যবহার হবে আইরিস ডেটা সেট UCI থেকে। ডেটা সেটটিতে 50টি দৃষ্টান্তের 3টি শ্রেণী রয়েছে, যেখানে প্রতিটি শ্রেণী এক ধরণের আইরিস উদ্ভিদকে বোঝায়। এটির 4টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে: (1) সেপালের দৈর্ঘ্য, (2) সেপালের প্রস্থ, (3) পাপড়ির দৈর্ঘ্য, (4) পাপড়ির প্রস্থ এবং শেষ কলামটিতে ক্লাস লেবেল রয়েছে।
curl -OL https://github.com/tensorflow/io/raw/master/tests/test_orc/iris.orcls -l iris.orc
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
100 144 100 144 0 0 1180 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 1180
100 3328 100 3328 0 0 13419 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 0
-rw-rw-r-- 1 kbuilder kokoro 3328 Jul 30 12:26 iris.orc
ফাইল থেকে একটি ডেটাসেট তৈরি করুন
dataset = tfio.IODataset.from_orc("iris.orc", capacity=15).batch(1)
2021-07-30 12:26:37.779732: I tensorflow_io/core/kernels/cpu_check.cc:128] Your CPU supports instructions that this TensorFlow IO binary was not compiled to use: AVX2 AVX512F FMA 2021-07-30 12:26:37.887808: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library libcuda.so.1 2021-07-30 12:26:37.979733: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:328] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 2021-07-30 12:26:37.979781: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:156] kernel driver does not appear to be running on this host (kokoro-gcp-ubuntu-prod-1874323723): /proc/driver/nvidia/version does not exist 2021-07-30 12:26:37.980766: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX2 AVX512F FMA To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2021-07-30 12:26:37.984832: I tensorflow_io/core/kernels/orc/orc_kernels.cc:49] ORC file schema:struct<sepal_length:float,sepal_width:float,petal_length:float,petal_width:float,species:string>
ডেটাসেট পরীক্ষা করুন:
for item in dataset.take(1):
print(item)
(<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([5.1], dtype=float32)>, <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([3.5], dtype=float32)>, <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([1.4], dtype=float32)>, <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([0.2], dtype=float32)>, <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=string, numpy=array([b'setosa'], dtype=object)>) 2021-07-30 12:26:38.167628: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:176] None of the MLIR Optimization Passes are enabled (registered 2) 2021-07-30 12:26:38.168103: I tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:114] CPU Frequency: 2000170000 Hz
আইরিস ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে ওআরসি ডেটাসেটের সাথে tf.keras মডেল প্রশিক্ষণের একটি এন্ড-টু-এন্ড উদাহরণের মাধ্যমে চলুন।
ডেটা প্রিপ্রসেসিং
কোন কলামগুলি বৈশিষ্ট্য এবং কোন কলামটি লেবেল তা কনফিগার করুন:
feature_cols = ["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width"]
label_cols = ["species"]
# select feature columns
feature_dataset = tfio.IODataset.from_orc("iris.orc", columns=feature_cols)
# select label columns
label_dataset = tfio.IODataset.from_orc("iris.orc", columns=label_cols)
2021-07-30 12:26:38.222712: I tensorflow_io/core/kernels/orc/orc_kernels.cc:49] ORC file schema:struct<sepal_length:float,sepal_width:float,petal_length:float,petal_width:float,species:string> 2021-07-30 12:26:38.286470: I tensorflow_io/core/kernels/orc/orc_kernels.cc:49] ORC file schema:struct<sepal_length:float,sepal_width:float,petal_length:float,petal_width:float,species:string>
মডেল প্রশিক্ষণের জন্য সংখ্যা ভাসাতে প্রজাতির ম্যাপ করার জন্য একটি util ফাংশন:
vocab_init = tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(
keys=tf.constant(["virginica", "versicolor", "setosa"]),
values=tf.constant([0, 1, 2], dtype=tf.int64))
vocab_table = tf.lookup.StaticVocabularyTable(
vocab_init,
num_oov_buckets=4)
label_dataset = label_dataset.map(vocab_table.lookup)
dataset = tf.data.Dataset.zip((feature_dataset, label_dataset))
dataset = dataset.batch(1)
def pack_features_vector(features, labels):
"""Pack the features into a single array."""
features = tf.stack(list(features), axis=1)
return features, labels
dataset = dataset.map(pack_features_vector)
মডেল তৈরি, কম্পাইল এবং প্রশিক্ষণ
অবশেষে, আপনি মডেল তৈরি করতে এবং প্রশিক্ষণ দিতে প্রস্তুত! আপনি এইমাত্র প্রক্রিয়া করা ডেটাসেট থেকে আইরিস প্ল্যান্টের শ্রেণির ভবিষ্যদ্বাণী করতে আপনি একটি 3 স্তরের কেরাস মডেল তৈরি করবেন।
model = tf.keras.Sequential(
[
tf.keras.layers.Dense(
10, activation=tf.nn.relu, input_shape=(4,)
),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dense(3),
]
)
model.compile(optimizer="adam", loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=["accuracy"])
model.fit(dataset, epochs=5)
Epoch 1/5 150/150 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 1.3479 - accuracy: 0.4800 Epoch 2/5 150/150 [==============================] - 0s 920us/step - loss: 0.8355 - accuracy: 0.6000 Epoch 3/5 150/150 [==============================] - 0s 951us/step - loss: 0.6370 - accuracy: 0.7733 Epoch 4/5 150/150 [==============================] - 0s 954us/step - loss: 0.5276 - accuracy: 0.7933 Epoch 5/5 150/150 [==============================] - 0s 940us/step - loss: 0.4766 - accuracy: 0.7933 <tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7f263b830850>