TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่ Google จัดให้ เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อนำอัลกอริทึม การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ มาใช้งาน ใช้ทั้งในงานวิจัยและการผลิต
แพ็กเกจ 'tensorflow' สามารถติดตั้งบน Windows ได้ด้วยคำสั่งด้านล่าง:
pip install tensorflow
Tensor คือโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ใน TensorFlow ช่วยเชื่อมต่อขอบในแผนภาพกระแสข้อมูล (Data flow graph) Tensor คืออาร์เรย์หลายมิติหรือรายการ สามารถระบุได้ด้วย 3 แอตทริบิวต์หลัก:
Rank - บอกเกี่ยวกับมิติของ tensor เข้าใจได้เป็น order ของ tensor หรือจำนวนมิติใน tensor ที่กำหนด
Type - บอกเกี่ยวกับชนิดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบของ Tensor อาจเป็น 1 มิติ, 2 มิติ หรือ n มิติ
Shape - คือจำนวนแถวและคอลัมน์รวมกัน
Keras ในภาษากรีกแปลว่า 'horn' Keras ถูกพัฒนาขึ้นเป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัย ONEIROS (Open ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) Keras รันบน TensorFlow framework ถูกสร้างขึ้นเพื่อช่วยทดลองได้อย่างรวดเร็ว มีความสามารถในการขยายตัวสูง และรองรับ cross-platform หมายความว่า Keras รันบน TPU หรือ叢集ของ GPUs ได้ โมเดล Keras ยังสามารถส่งออกเพื่อรันบนเว็บเบราว์เซอร์หรือโทรศัพท์มือถือได้อีกด้วย
Keras อยู่ภายในแพ็กเกจ TensorFlow แล้ว สามารถเข้าถึงได้ด้วยโค้ดด้านล่าง:
import tensorflow from tensorflow import keras
เราใช้ Google Colaboratory เพื่อรันโค้ดด้านล่าง Google Colab ช่วยให้รันโค้ด Python ผ่านเบราว์เซอร์ ไม่ต้องตั้งค่า และเข้าถึง GPU ฟรี Colaboratory สร้างขึ้นบน Jupyter Notebook โค้ดมีดังนี้:
ตัวอย่าง
ls saved_model/my_model
new_model = tf.keras.models.load_model('saved_model/my_model')
print("The architecture of the model is observed")
new_model.summary()
Code credit - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load
ผลลัพธ์
คำอธิบาย
โมเดลที่บันทึกใหม่แสดงบนคอนโซล
โมเดลใหม่ถูกโหลดและเก็บไว้ในตัวแปร
รายละเอียดที่เกี่ยวข้องกับโมเดลใหม่แสดงบนคอนโซลโดยใช้เมธอด 'summary'
