এই ডক ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে @tensorflow/tfjs-node প্যাকেজের সাথে একটি Node.js প্রক্রিয়া কীভাবে চালাতে হয় তা বর্ণনা করে।
tfjs-node@1.2.4 থেকে শুরু করে, ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে Node.js প্রকল্প চালানোর জন্য অতিরিক্ত কনফিগারেশনের প্রয়োজন নেই। এই গাইডটি দেখাবে কিভাবে হেরোকু এবং জিক্লাউডে @tensorflow/tfjs-examples রিপোজিটরিতে mnist-নোডের উদাহরণ চালাতে হয়। Heroku এর Node.js সমর্থন এই নিবন্ধে নথিভুক্ত করা হয়েছে। Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে Node.js চালানোর বিষয়টি এখানে নথিভুক্ত করা হয়েছে।
Heroku এ Node.js প্রকল্প স্থাপন করুন
পূর্বশর্ত
- Node.js এবং npm ইনস্টল করা হয়েছে
- Heroku অ্যাকাউন্ট
- হেরোকু সিএলআই
Node.js অ্যাপ তৈরি করুন
- একটি ফোল্ডার তৈরি করুন এবং mnist-নোড উদাহরণ থেকে
data.js,main.js,model.jsএবংpackage.jsonফাইলগুলি অনুলিপি করুন। - নিশ্চিত করুন @tensorflow/tfjs-নোড নির্ভরতা @1.2.4 বা নতুন সংস্করণ।
আপনার অ্যাপ তৈরি করুন এবং স্থানীয়ভাবে চালান
-
package.jsonফাইলে ঘোষিত নির্ভরতাগুলি ইনস্টল করতে আপনার স্থানীয় ডিরেক্টরিতেnpm installকমান্ডটি চালান। আপনি দেখতে সক্ষম হবেন যে tfjs-নোড প্যাকেজ ইনস্টল করা হয়েছে এবং libtensorflow ডাউনলোড করা হয়েছে।
$ npm install
> @tensorflow/tfjs-node@1.2.5 install mnist-node/node_modules/@tensorflow/tfjs-node
> node scripts/install.js
CPU-linux-1.2.5.tar.gz
* Downloading libtensorflow
[==============================] 22675984/bps 100% 0.0s
* Building TensorFlow Node.js bindings
-
npm startচালানোর মাধ্যমে মডেলটিকে স্থানীয়ভাবে প্রশিক্ষণ দিন।
$ npm start
> tfjs-examples-mnist-node@0.1.0 start /mnist-node
> node main.js
2019-07-30 17:33:34.109195: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
2019-07-30 17:33:34.147880: I tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:94] CPU Frequency: 3492175000 Hz
2019-07-30 17:33:34.149030: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x52f7090 executing computations on platform Host. Devices:
2019-07-30 17:33:34.149057: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175] StreamExecutor device (0): <undefined>, <undefined>
Total params: 594922
Trainable params: 594922
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Epoch 1 / 20
Epoch 1 / 20
========================>----------------------------------------------------------------------------------: 35.5
- নিশ্চিত করুন যে আপনি আপনার .gitignore ফাইলে বিল্ড আর্টিফ্যাক্ট, যেমন node_modules উপেক্ষা করেছেন।
Heroku অ্যাপ তৈরি করুন এবং স্থাপন করুন
- Heroku ওয়েবসাইটে একটি নতুন অ্যাপ তৈরি করুন
- আপনার পরিবর্তনের প্রতিশ্রুতি দিন এবং হেরোকু মাস্টারের কাছে চাপ দিন
$ git init
$ heroku git:remote -a your-app-name
$ git add .
$ git commit -m "First Commit"
$ git push heroku master
- বিল্ড লগগুলিতে, আপনি দেখতে পাবেন tfjs-নোড প্যাকেজটি TensorFlow C লাইব্রেরি ডাউনলোড হচ্ছে এবং TensorFlow Node.js নেটিভ অ্যাডন লোড হচ্ছে:
remote: -----> Installing dependencies
remote: Installing node modules (package.json)
remote:
remote: > @tensorflow/tfjs-node@1.2.5 install /tmp/build_de800e169948787d84bcc2b9ccab23f0/node_modules/@tensorflow/tfjs-node
remote: > node scripts/install.js
remote:
remote: CPU-linux-1.2.5.tar.gz
remote: * Downloading libtensorflow
remote:
remote: * Building TensorFlow Node.js bindings
remote: added 92 packages from 91 contributors and audited 171 packages in 9.983s
remote: found 0 vulnerabilities
remote:
হেরোকুতে প্রক্রিয়া লগগুলিতে, আপনি মডেল প্রশিক্ষণ লগগুলি দেখতে সক্ষম হবেন:
Total params: 594922
Trainable params: 594922
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Epoch 1 / 20
Epoch 1 / 20
====>--------------------------------------------------------------------: 221.9
আপনি Heroku কনসোলে প্রক্রিয়াটি শুরু বা ডিবাগ করতে পারেন।
সংস্করণ 1.2.4 এর আগে tfjs-নোড ব্যবহার করা
আপনি যদি 1.2.4 সংস্করণের আগে tfjs-নোড প্যাকেজ ব্যবহার করেন, তাহলে প্যাকেজটির প্রয়োজন g++ সোর্স ফাইল থেকে নোড নেটিভ অ্যাডন কম্পাইল করার জন্য। আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে আপনার স্ট্যাকে লিনাক্স বিল্ড-অত্যাবশ্যক প্যাকেজ রয়েছে (নতুন সংস্করণ স্ট্যাকের ডিফল্টে এটি নাও থাকতে পারে)।
Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে Node.js প্রকল্প স্থাপন করুন
পূর্বশর্ত
- বিলিং অ্যাকাউন্ট সহ একটি বৈধ Google ক্লাউড প্রকল্প আছে
- Google ক্লাউড ক্লায়েন্ট টুল ইনস্টল করুন
- Node.js রানটাইম কনফিগার করতে app.yaml ফাইল যোগ করুন
GCloud এ অ্যাপ স্থাপন করুন
অ্যাপ ইঞ্জিনে স্থানীয় কোড এবং কনফিগারেশন স্থাপন করতে gcloud app deploy চালান। স্থাপনার লগগুলিতে আপনি দেখতে সক্ষম হবেন যে tfjs-নোড ইনস্টল করা আছে:
$ gcloud app deploy
Step #1:
Step #1: > @tensorflow/tfjs-node@1.2.5 install /app/node_modules/@tensorflow/tfjs-node
Step #1: > node scripts/install.js
Step #1:
Step #1: CPU-linux-1.2.5.tar.gz
Step #1: * Downloading libtensorflow
Step #1:
Step #1: * Building TensorFlow Node.js bindings
Step #1: added 88 packages from 85 contributors and audited 171 packages in 13.392s
Step #1: found 0 vulnerabilities
অ্যাপস লগগুলিতে, আপনি মডেল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া দেখতে সক্ষম হবেন:
Total params: 594922
Trainable params: 594922
Non-trainable params: 0
Epoch 1 / 20
===============================================================================>
745950ms 14626us/step - acc=0.920 loss=0.247 val_acc=0.987 val_loss=0.0445
Loss: 0.247 (train), 0.044 (val); Accuracy: 0.920 (train), 0.987 (val) (14.62 ms/step)
Epoch 2 / 20
===============================================================================>
818140ms 16042us/step - acc=0.980 loss=0.0655 val_acc=0.989 val_loss=0.0371
Loss: 0.066 (train), 0.037 (val); Accuracy: 0.980 (train), 0.989 (val) (16.04 ms/step)
Epoch 3 / 20
Epoch 3 / 20