Computer >> Máy Tính >  >> Lập trình >> Python

Tensorflow có thể được sử dụng như thế nào để xác định mô hình cho tập dữ liệu MNIST?

Tensorflow là một khuôn khổ học máy do Google cung cấp. Nó là một khung công tác mã nguồn mở được sử dụng cùng với Python để triển khai các thuật toán, ứng dụng học sâu và hơn thế nữa. Nó có các kỹ thuật tối ưu hóa giúp thực hiện các phép toán phức tạp một cách nhanh chóng. Điều này là do nó sử dụng NumPy và mảng đa chiều. Các mảng đa chiều này còn được gọi là 'tensors'. Khung hỗ trợ làm việc với mạng nơ-ron sâu.

Gói 'tensorflow' có thể được cài đặt trên Windows bằng dòng mã bên dưới - 

pip install tensorflow

Tensor là một cấu trúc dữ liệu được sử dụng trong TensorFlow. Nó giúp kết nối các cạnh trong một sơ đồ luồng. Sơ đồ luồng này được gọi là 'Biểu đồ luồng dữ liệu'. Tensors không là gì ngoài mảng nhiều chiều hoặc một danh sách.

Keras là một API học sâu, được viết bằng Python. Đây là một API cấp cao có giao diện hiệu quả giúp giải quyết các vấn đề về máy học. Nó chạy trên khuôn khổ Tensorflow. Nó được xây dựng để giúp thử nghiệm một cách nhanh chóng. Keras đã có trong gói Tensorflow. Nó có thể được truy cập bằng cách sử dụng dòng mã dưới đây. 

import tensorflow
from tensorflow import keras

Chúng tôi đang sử dụng Google Colaboratory để chạy đoạn mã dưới đây. Google Colab hoặc Colaboratory giúp chạy mã Python qua trình duyệt và không yêu cầu cấu hình cũng như quyền truy cập miễn phí vào GPU (Đơn vị xử lý đồ họa). Colaboratory đã được xây dựng trên Jupyter Notebook. Sau đây là đoạn mã -

Ví dụ 

print("Defining a sequential model")
def create_model():
   model = tf.keras.models.Sequential([
      keras.layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),
      keras.layers.Dropout(0.2),
      keras.layers.Dense(10)
   ])

   model.compile(optimizer='adam',
      loss=tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
      metrics=[tf.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])

   return model

print("Creating a model instance")
model = create_model()

print("Displaying the architecture of the sequential model")
model.summary()

Tín dụng mã - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load

Đầu ra

Tensorflow có thể được sử dụng như thế nào để xác định mô hình cho tập dữ liệu MNIST?

Giải thích

  • Một mô hình tuần tự được tạo bằng Keras.

  • Các lớp được tạo "dày đặc".

  • Mô hình này được biên dịch.

  • Một phiên bản của mô hình này được tạo.

  • Thông tin chi tiết về mô hình này được hiển thị trên màn hình bằng phương pháp "tóm tắt".