Tensorflow là một khuôn khổ học máy được cung cấp bởi Google. Nó là một khung công tác mã nguồn mở được sử dụng kết hợp 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 khác ngoài một mảng đa chiều hoặc một danh sách.
Chúng có thể được xác định bằng ba thuộc tính chính -
-
Xếp hạng - Nó cho biết về kích thước của tensor. Nó có thể được hiểu là thứ tự của tensor hoặc số kích thước trong tensor đã được xác định.
-
Loại - Nó cho biết về kiểu dữ liệu được liên kết với các phần tử của Tensor. Nó có thể là tensor một chiều, hai chiều hoặc n chiều.
-
Hình dạng - Là số hàng và số cột cùng nhau.
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. Nó cung cấp các khối xây dựng và trừu tượng thiết yếu cần thiết trong việc phát triển và đóng gói các giải pháp học máy.
Nó có khả năng mở rộng cao và đi kèm với các khả năng đa nền tảng. Điều này có nghĩa là Keras có thể chạy trên TPU hoặc các cụm GPU. Các mô hình Keras cũng có thể được xuất để chạy trong trình duyệt web hoặc điện thoại di động.
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
API chức năng Keras giúp tạo các mô hình linh hoạt hơn so với các mô hình được tạo bằng API tuần tự. API chức năng có thể hoạt động với các mô hình có cấu trúc liên kết phi tuyến tính, có thể chia sẻ các lớp và hoạt động với nhiều đầu vào và đầu ra. Mô hình học sâu thường là một đồ thị xoay chiều có hướng (DAG) chứa nhiều lớp. API chức năng giúp xây dựng biểu đồ của các lớp.
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 mã để sử dụng Keras để lưu và tuần tự hóa mô hình bằng Python -
Ví dụ
print("Save the model to a file")
model.save("path_to_my_model")
print("Delete the model")
del model
print("Recreating the model from the saved model")
model = keras.models.load_model("path_to_my_model") Tín dụng mã - https://www.tensorflow.org/guide/keras/f Chức năng
Đầu ra
Save the model to a file") INFO:tensorflow:Assets written to: path_to_my_model/assets Delete the model Recreating the model from the saved model
Giải thích
-
Mô hình được lưu vào một tệp.
-
Mô hình này bị xóa để nó có thể được tạo lại từ mô hình đã lưu trong tệp.
-
Nó được tạo lại bằng phương thức "load_model".