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 được sử dụng trong nghiên cứu và cho mục đích sản xuất.
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.
Tập dữ liệu ‘Fashion MNIST’ chứa hình ảnh về các loại quần áo khác nhau. Nó chứa hình ảnh thang độ xám của hơn 70 nghìn bộ quần áo thuộc 10 danh mục khác nhau. Những hình ảnh này có độ phân giải thấp (28 x 28 pixel). 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
plt.figure() plt.imshow(train_images[0]) plt.colorbar() plt.grid(False) plt.show() train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0 plt.figure(figsize=(12,12)) for i in range(15): plt.subplot(5,5,i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show()
Mã tín dụng - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification
Đầu ra
Giải thích
-
Trước khi mạng được đào tạo, tập dữ liệu đầu vào cần được xử lý.
-
Sau khi hình ảnh được kiểm tra và hiển thị trên bảng điều khiển, có thể xác định rằng giá trị pixel nằm trong phạm vi từ 0 đến 255.
-
Các giá trị pixel này lần đầu tiên được chia tỷ lệ để nằm trong phạm vi từ 0 đến 1.
-
Để đạt được điều này, mỗi giá trị pixel được chia cho 255.
-
Tập dữ liệu đào tạo và tập dữ liệu kiểm tra phải được xử lý trước theo cùng một cách.
-
Điều này đảm bảo rằng loại dữ liệu tương tự được cung cấp trong quá trình đào tạo cũng như đánh giá.
-
Để đảm bảo rằng dữ liệu ở đúng định dạng, hãy hiển thị một vài hình ảnh trên bảng điều khiển, cùng với tên lớp mà mỗi hình ảnh thuộc về.