একটি TensorFlow.js প্রকল্প সেট আপ করুন

এই নথিটি আপনাকে দেখায় কিভাবে একটি ব্রাউজার পরিবেশে এবং Node.js-এ TensorFlow.js ইনস্টল এবং ব্যবহার করতে হয়।

ব্রাউজার সেটআপ

একটি ব্রাউজার-ভিত্তিক প্রকল্পে TensorFlow.js ব্যবহার করার দুটি প্রস্তাবিত উপায় রয়েছে:

আপনি যদি ওয়েব ডেভেলপমেন্টে নতুন হয়ে থাকেন, অথবা আপনি আগে জাভাস্ক্রিপ্ট বিল্ড টুল ব্যবহার না করে থাকেন, তাহলে আপনি প্রথমে স্ক্রিপ্ট ট্যাগ পদ্ধতি ব্যবহার করে দেখতে চাইতে পারেন। আপনি যদি সাধারণত আপনার ওয়েব সম্পদগুলিকে বান্ডিল করেন বা প্রক্রিয়া করেন, বা আপনি বড় অ্যাপ্লিকেশন লেখার পরিকল্পনা করেন, তাহলে আপনার বিল্ড টুল ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করা উচিত।

একটি স্ক্রিপ্ট ট্যাগ ব্যবহার করুন

একটি স্ক্রিপ্ট ট্যাগ ব্যবহার করে TensorFlow.js পেতে, আপনার প্রধান HTML ফাইলে নিম্নলিখিত যোগ করুন:

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest/dist/tf.min.js"></script>

নিম্নলিখিত উদাহরণটি দেখায় কিভাবে ব্রাউজারে একটি মডেলকে সংজ্ঞায়িত এবং প্রশিক্ষণ দিতে হয়:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en-US">
  <head>
    <meta charset="utf-8" />
    <title>TensorFlow.js browser example</title>

    <!-- Load TensorFlow.js from a script tag -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest/dist/tf.min.js"></script>
  </head>
  <body>
    <h1>TensorFlow.js example</h1>
    <h2>Open the console to see the results.</h2>
    <script>
    // Define a model for linear regression. The script tag makes `tf` available
    // as a global variable.
    const model = tf.sequential();
    model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

    model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});

    // Generate some synthetic data for training.
    const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
    const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

    // Train the model using the data.
    model.fit(xs, ys, {epochs: 10}).then(() => {
      // Use the model to do inference on a data point the model hasn't seen before:
      model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
      // Open the browser devtools to see the output
    });
    </script>
  </body>
</html>

উদাহরণ চালানোর জন্য, এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

  1. উদাহরণ ডকুমেন্টটিকে index.html নামে একটি ফাইলে সংরক্ষণ করুন।

  2. আপনার ডিফল্ট ব্রাউজারে এটি খুলতে index.html এ ডাবল-ক্লিক করুন।

    বিকল্পভাবে, আপনি index.html এর মতো একই ডিরেক্টরিতে npx http-server চালিয়ে index.html পরিবেশন করতে পারেন। (যদি আপনাকে http-server ইনস্টল করার অনুমতির জন্য অনুরোধ করা হয়, তাহলে y লিখুন।) তারপর আপনার ব্রাউজারে http://localhost:8080 এ যান।

  3. স্ক্রিপ্টের আউটপুট দেখতে ব্রাউজার কনসোল খুলুন।

  4. একটি নতুন (এবং খুব সম্ভবত ভিন্ন) ভবিষ্যদ্বাণী দেখতে পৃষ্ঠাটি রিফ্রেশ করুন৷

NPM থেকে ইনস্টল করুন

NPM থেকে TensorFlow.js ইনস্টল করতে, হয় npm CLI বা সুতা ব্যবহার করুন।

এনপিএম 

npm install @tensorflow/tfjs

সুতা

yarn add @tensorflow/tfjs

নিম্নলিখিত উদাহরণটি দেখায় কিভাবে TensorFlow.js আমদানি করতে হয়, একটি মডেল সংজ্ঞায়িত করতে হয় এবং মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিতে হয়। 

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

// Define a model for linear regression.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));

model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});

// Generate some synthetic data for training.
const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);

// Train the model using the data.
model.fit(xs, ys, {epochs: 10}).then(() => {
  // Use the model to do inference on a data point the model hasn't seen before:
  model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
  // Open the browser devtools to see the output
});

Node.js সেটআপ

Node.js-এ TensorFlow.js ব্যবহার করতে, নীচের ইনস্টলেশন বিকল্পগুলির একটি সম্পূর্ণ করতে npm CLI বা সুতা ব্যবহার করুন।

Node.js-এ TensorFlow.js ব্যবহার সম্পর্কে আরও জানতে, Node.js নির্দেশিকা দেখুন। অতিরিক্ত ইনস্টলেশন তথ্যের জন্য, Node.js সংগ্রহস্থলের জন্য TensorFlow.js দেখুন।

বিকল্প 1: নেটিভ C++ বাইন্ডিং সহ TensorFlow.js ইনস্টল করুন।

tfjs-node মডিউল Node.js রানটাইমের অধীনে জাভাস্ক্রিপ্ট অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে নেটিভ টেনসরফ্লো এক্সিকিউশন প্রদান করে, টেনসরফ্লো সি বাইনারি দ্বারা ত্বরান্বিত।

tfjs-node ইনস্টল করুন:

এনপিএম 

npm install @tensorflow/tfjs-node

সুতা

yarn add @tensorflow/tfjs-node

নিম্নলিখিত উদাহরণটি দেখায় কিভাবে tfjs-node আমদানি করতে হয়, একটি মডেল সংজ্ঞায়িত করতে হয় এবং মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিতে হয়। 

// Use `tfjs-node`. Note that `tfjs` is imported indirectly by `tfjs-node`.
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');

// Define a simple model.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 100, activation: 'relu', inputShape: [10]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: 'linear'}));
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError'});

const xs = tf.randomNormal([100, 10]);
const ys = tf.randomNormal([100, 1]);

// Train the model.
model.fit(xs, ys, {
  epochs: 100,
  callbacks: {
    onEpochEnd: (epoch, log) => console.log(`Epoch ${epoch}: loss = ${log.loss}`)
  }
});

বিকল্প 2: GPU-এর জন্য TensorFlow.js ইনস্টল করুন

(শুধুমাত্র লিনাক্স) যদি আপনার সিস্টেমে CUDA সমর্থন সহ একটি NVIDIA® GPU থাকে, তাহলে আপনি উন্নত কর্মক্ষমতার জন্য GPU প্যাকেজ ব্যবহার করতে পারেন।

tfjs-node-gpu ইনস্টল করুন:

এনপিএম 

npm install @tensorflow/tfjs-node-gpu

সুতা

yarn add @tensorflow/tfjs-node-gpu

নিম্নলিখিত উদাহরণটি দেখায় কিভাবে tfjs-node-gpu আমদানি করতে হয়, একটি মডেল সংজ্ঞায়িত করতে হয় এবং মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিতে হয়। 

// Use `tfjs-node-gpu`. Note that `tfjs` is imported indirectly by `tfjs-node-gpu`.
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node-gpu');

// Define a simple model.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 100, activation: 'relu', inputShape: [10]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: 'linear'}));
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError'});

const xs = tf.randomNormal([100, 10]);
const ys = tf.randomNormal([100, 1]);

// Train the model.
model.fit(xs, ys, {
  epochs: 100,
  callbacks: {
    onEpochEnd: (epoch, log) => console.log(`Epoch ${epoch}: loss = ${log.loss}`)
  }
});

বিকল্প 3: বিশুদ্ধ জাভাস্ক্রিপ্ট সংস্করণ ইনস্টল করুন

tfjs মডিউল একই প্যাকেজ যা আপনি ব্রাউজারে ব্যবহার করবেন। পারফরম্যান্সের দিক থেকে এটি Node.js বিকল্পগুলির মধ্যে সবচেয়ে ধীর।

tfjs ইনস্টল করুন:

এনপিএম 

npm install @tensorflow/tfjs

সুতা

yarn add @tensorflow/tfjs

নিম্নলিখিত উদাহরণ দেখায় কিভাবে tfjs আমদানি করতে হয়, একটি মডেল সংজ্ঞায়িত করতে হয় এবং মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিতে হয়। 

// Use `tfjs`.
const tf = require('@tensorflow/tfjs');

// Define a simple model.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 100, activation: 'relu', inputShape: [10]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: 'linear'}));
model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError'});

const xs = tf.randomNormal([100, 10]);
const ys = tf.randomNormal([100, 1]);

// Train the model.
model.fit(xs, ys, {
  epochs: 100,
  callbacks: {
    onEpochEnd: (epoch, log) => console.log(`Epoch ${epoch}: loss = ${log.loss}`)
  }
});

টাইপস্ক্রিপ্ট

আপনি যদি TensorFlow.js একটি TypeScript প্রজেক্টে ব্যবহার করেন এবং আপনার কঠোর নাল চেকিং সক্ষম থাকে, তাহলে সংকলনের সময় ত্রুটি এড়াতে আপনার tsconfig.json এ skipLibCheck: true সেট করতে হতে পারে।