এই নির্দেশাবলী ব্যাখ্যা করে কিভাবে একটি TF-DF মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে হয় এবং TensorFlow.js ব্যবহার করে ওয়েবে চালাতে হয়।
বিস্তারিত নির্দেশাবলী
TF-DF এ একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন
এই টিউটোরিয়ালটি চেষ্টা করার জন্য, আপনার প্রথমে একটি TF-DF মডেল প্রয়োজন। আপনি আপনার নিজের মডেল ব্যবহার করতে পারেন বা বিগিনারস টিউটোরিয়াল দিয়ে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন।
আপনি যদি Google Colab-এ একটি মডেলকে দ্রুত প্রশিক্ষণ দিতে চান, তাহলে আপনি নিম্নলিখিত কোড স্নিপেট ব্যবহার করতে পারেন।
!pip install tensorflow_decision_forests -U -qq
import tensorflow as tf
import tensorflow_decision_forests as tfdf
import pandas as pd
# Download the dataset, load it into a pandas dataframe and convert it to TensorFlow format.
!wget -q https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/palmer_penguins/penguins.csv -O /tmp/penguins.csv
dataset_df = pd.read_csv("/tmp/penguins.csv")
train_ds = tfdf.keras.pd_dataframe_to_tf_dataset(dataset_df, label="species")
# Create and train the model
model_1 = tfdf.keras.GradientBoostedTreesModel()
model_1.fit(train_ds)
মডেলটি রূপান্তর করুন
পরবর্তী নির্দেশাবলী অনুমান করে যে আপনি আপনার TF-DF মডেলটি /tmp/my_saved_model পাথের অধীনে সংরক্ষণ করেছেন। মডেলটিকে TensorFlow.js এ রূপান্তর করতে নিম্নলিখিত স্নিপেটটি চালান।
!pip install tensorflow tensorflow_decision_forests 'tensorflowjs>=4.4.0'
!pip install tf_keras
# Prepare and load the model with TensorFlow
import tensorflow as tf
import tensorflowjs as tfjs
from google.colab import files
# Save the model in the SavedModel format
tf.saved_model.save(model_1, "/tmp/my_saved_model")
# Convert the SavedModel to TensorFlow.js and save as a zip file
tfjs.converters.tf_saved_model_conversion_v2.convert_tf_saved_model("/tmp/my_saved_model", "./tfjs_model")
# Download the converted TFJS model
!zip -r tfjs_model.zip tfjs_model/
files.download("tfjs_model.zip")
Google Colab চালানো শেষ হলে, এটি রূপান্তরিত TFJS মডেলটিকে একটি জিপ ফাইল হিসাবে ডাউনলোড করে। পরবর্তী ধাপে এটি ব্যবহার করার আগে এই ফাইলটিকে আনজিপ করুন।
একটি আনজিপ করা Tensorflow.js মডেলে অনেকগুলো ফাইল থাকে। উদাহরণ মডেল নিম্নলিখিত রয়েছে:
- assets.zip
- group1-shard1of1.bin
- model.json
ওয়েবে Tensorflow.js মডেল ব্যবহার করুন
TFJS নির্ভরতা লোড করতে এবং TFDF মডেল চালাতে এই টেমপ্লেটটি ব্যবহার করুন। আপনার মডেল যেখানে পরিবেশন করা হয় সেখানে মডেল পাথ পরিবর্তন করুন এবং executeAsync-এ দেওয়া টেনসর পরিবর্তন করুন।
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@4.5.0/dist/tf.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs-tfdf/dist/tf-tfdf.min.js"></script>
<script>
(async () =>{
// Load the model.
// Tensorflow.js currently needs the absolute path to the model including the full origin.
const model = await tfdf.loadTFDFModel('https://path/to/unzipped/model/model.json');
// Perform an inference
const result = await model.executeAsync({
"island": tf.tensor(["Torgersen"]),
"bill_length_mm": tf.tensor([39.1]),
"bill_depth_mm": tf.tensor([17.3]),
"flipper_length_mm": tf.tensor([3.1]),
"body_mass_g": tf.tensor([1000.0]),
"sex": tf.tensor(["Female"]),
"year": tf.tensor([2007], [1], 'int32'),
});
// The result is a 6-dimensional vector, the first half may be ignored
result.print();
})();
</script>
প্রশ্ন?
TensorFlow ডিসিশন ফরেস্ট ডকুমেন্টেশন এবং TensorFlow.js ডকুমেন্টেশন দেখুন।