Tensorflow คือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ให้บริการโดย Google เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อใช้อัลกอริทึม แอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ อีกมากมาย ใช้ในการวิจัยและเพื่อการผลิต มีเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่ช่วยในการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว
เนื่องจากใช้ NumPy และอาร์เรย์หลายมิติ อาร์เรย์หลายมิติเหล่านี้เรียกอีกอย่างว่า "เทนเซอร์"
แพ็คเกจ 'TensorFlow' สามารถติดตั้งบน Windows ได้โดยใช้รหัสบรรทัดด้านล่าง -
pip install tensorflow
Keras หมายถึง 'เขา' ในภาษากรีก Keras ได้รับการพัฒนาโดยเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัยสำหรับโครงการ ONEIROS (ระบบปฏิบัติการหุ่นยนต์อัจฉริยะ Neuro-Electronic ปลายเปิด) มันทำงานบนเฟรมเวิร์ก Tensorflow มันถูกสร้างขึ้นเพื่อช่วยทดลองในลักษณะที่รวดเร็ว โดยนำเสนอสิ่งที่เป็นนามธรรมและการสร้างบล็อคที่จำเป็นต่อการพัฒนาและการห่อหุ้มโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิง
สามารถปรับขนาดได้สูงและมาพร้อมกับความสามารถข้ามแพลตฟอร์ม ซึ่งหมายความว่า Keras จะทำงานบน TPU หรือคลัสเตอร์ของ GPU ได้ นอกจากนี้ โมเดล Keras ยังสามารถส่งออกไปยังเว็บเบราว์เซอร์หรือโทรศัพท์มือถือได้อีกด้วย
Keras มีอยู่แล้วในแพ็คเกจ Tensorflow สามารถเข้าถึงได้โดยใช้รหัสบรรทัดด้านล่าง
import tensorflow from tensorflow import keras
เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab หรือ Colaboratory ช่วยเรียกใช้โค้ด Python บนเบราว์เซอร์และไม่ต้องมีการกำหนดค่าใดๆ และเข้าถึง GPU ได้ฟรี (หน่วยประมวลผลกราฟิก) Colaboratory ถูกสร้างขึ้นบน Jupyter Notebook ต่อไปนี้เป็นข้อมูลโค้ด -
ตัวอย่าง
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)) เครดิตโค้ด – https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model
ผลลัพธ์
คำอธิบาย
-
เมื่อมีการสร้างสถาปัตยกรรมตามลำดับ ขอแนะนำให้ซ้อนเลเยอร์แบบทีละส่วน
-
สามารถทำได้โดยใช้ฟังก์ชัน "เพิ่ม"
-
ซึ่งมักจะพิมพ์ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลโดยใช้วิธีการ "สรุป"
-
นอกจากนี้ยังช่วยตรวจสอบว่าสแต็คของ "Conv2D" และ "MaxPooling2D" วางซ้อนแผนที่คุณลักษณะภาพตัวอย่างได้อย่างไร
