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

Dòng công việc gỡ lỗi phổ biến trong khi tạo mô hình bằng Keras trong Python là gì?

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. 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 các mảng đa chiều. Các mảng đa chiều này còn được gọi là 'tensors'.

Gói ‘TensorFlow’ có thể được cài đặt trên Windows bằng dòng mã bên dưới - 

pip install tensorflow

Keras có nghĩa là 'sừng' trong tiếng Hy Lạp. Keras được phát triển như một phần của nghiên cứu cho dự án ONEIROS (Hệ điều hành Robot thông minh điện tử thần kinh mở). 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

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("Creating a sequential model")
model = keras.Sequential()
print("Adding layers to it")
model.add(keras.Input(shape=(250, 250, 3))) # 250x250 RGB images
model.add(layers.Conv2D(32, 5, strides=2, activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(3))
print("Data about the layers in the model")
model.summary()
print("Adding more layers to the model")
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(3))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(2))
print("Data about the layers in the model")
model.summary()
print("Applying golval max pooling")
model.add(layers.GlobalMaxPooling2D())
print("Adding a classification layer to the model")
model.add(layers.Dense(10))

Tín dụng mã - https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model

Đầu ra

Dòng công việc gỡ lỗi phổ biến trong khi tạo mô hình bằng Keras trong Python là gì?

Giải thích

  • Khi một kiến ​​trúc tuần tự đang được xây dựng, bạn nên xếp chồng các lớp tăng dần.

  • Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng chức năng "add".

  • Điều này sẽ thường xuyên in thêm thông tin về mô hình bằng phương pháp "tóm tắt".

  • Nó cũng giúp theo dõi cách chồng các lớp ‘Conv2D’ và ‘MaxPooling2D’ xuống bản đồ tính năng hình ảnh mẫu.