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यह एक Google सहयोगी नोटबुक फ़ाइल है। पायथन प्रोग्राम सीधे ब्राउज़र में चलाए जाते हैं - TensorFlow को सीखने और उपयोग करने का एक शानदार तरीका। इस ट्यूटोरियल का अनुसरण करने के लिए, इस पृष्ठ के शीर्ष पर स्थित बटन पर क्लिक करके नोटबुक को Google Colab में चलाएँ।
- Colab में, Python रनटाइम से कनेक्ट करें: मेन्यू बार में सबसे ऊपर दाईं ओर, कनेक्ट करें चुनें.
- सभी नोटबुक कोड सेल चलाएँ: रनटाइम > सभी चलाएँ चुनें।
TensorFlow 2 डाउनलोड और इंस्टॉल करें। अपने प्रोग्राम में TensorFlow आयात करें:
अपने प्रोग्राम में TensorFlow आयात करें:
import tensorflow as tf
print("TensorFlow version:", tf.__version__)
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from tensorflow.keras import Model
TensorFlow version: 2.8.0-rc1
लोड करें और MNIST डेटासेट तैयार करें।
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# Add a channels dimension
x_train = x_train[..., tf.newaxis].astype("float32")
x_test = x_test[..., tf.newaxis].astype("float32")
डेटासेट को tf.data और फेरबदल करने के लिए tf.data का उपयोग करें:
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
(x_train, y_train)).shuffle(10000).batch(32)
test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)
केरस मॉडल सबक्लासिंग एपीआई का उपयोग करके tf.keras मॉडल बनाएं:
class MyModel(Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
self.flatten = Flatten()
self.d1 = Dense(128, activation='relu')
self.d2 = Dense(10)
def call(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.flatten(x)
x = self.d1(x)
return self.d2(x)
# Create an instance of the model
model = MyModel()
प्रशिक्षण के लिए एक अनुकूलक और हानि फ़ंक्शन चुनें:
loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
मॉडल के नुकसान और सटीकता को मापने के लिए मेट्रिक्स का चयन करें। ये मेट्रिक्स युगों में मूल्यों को जमा करते हैं और फिर समग्र परिणाम प्रिंट करते हैं।
train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')
train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')
test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')
test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')
मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए tf.GradientTape का उपयोग करें:
@tf.function
def train_step(images, labels):
with tf.GradientTape() as tape:
# training=True is only needed if there are layers with different
# behavior during training versus inference (e.g. Dropout).
predictions = model(images, training=True)
loss = loss_object(labels, predictions)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
train_loss(loss)
train_accuracy(labels, predictions)
मॉडल का परीक्षण करें:
@tf.function
def test_step(images, labels):
# training=False is only needed if there are layers with different
# behavior during training versus inference (e.g. Dropout).
predictions = model(images, training=False)
t_loss = loss_object(labels, predictions)
test_loss(t_loss)
test_accuracy(labels, predictions)
EPOCHS = 5
for epoch in range(EPOCHS):
# Reset the metrics at the start of the next epoch
train_loss.reset_states()
train_accuracy.reset_states()
test_loss.reset_states()
test_accuracy.reset_states()
for images, labels in train_ds:
train_step(images, labels)
for test_images, test_labels in test_ds:
test_step(test_images, test_labels)
print(
f'Epoch {epoch + 1}, '
f'Loss: {train_loss.result()}, '
f'Accuracy: {train_accuracy.result() * 100}, '
f'Test Loss: {test_loss.result()}, '
f'Test Accuracy: {test_accuracy.result() * 100}'
)
Epoch 1, Loss: 0.13306719064712524, Accuracy: 96.03833770751953, Test Loss: 0.0717063844203949, Test Accuracy: 97.68999481201172 Epoch 2, Loss: 0.04493752866983414, Accuracy: 98.61833190917969, Test Loss: 0.058997876942157745, Test Accuracy: 98.18000030517578 Epoch 3, Loss: 0.023821160197257996, Accuracy: 99.22000122070312, Test Loss: 0.0560370571911335, Test Accuracy: 98.30999755859375 Epoch 4, Loss: 0.014193248935043812, Accuracy: 99.50666809082031, Test Loss: 0.06797954440116882, Test Accuracy: 98.29999542236328 Epoch 5, Loss: 0.010457769967615604, Accuracy: 99.63666534423828, Test Loss: 0.08524733036756516, Test Accuracy: 97.83999633789062
इमेज क्लासिफायरियर को अब इस डेटासेट पर ~98% सटीकता के लिए प्रशिक्षित किया गया है। अधिक जानने के लिए, TensorFlow ट्यूटोरियल पढ़ें।