আপনার স্থানীয় টেনসরফ্লো সর্বত্র সর্বত্র ইভেন্টের জন্য আরএসভিপি!
This page was translated by the Cloud Translation API.
Switch to English

টেনসরফ্লো মডেল বিশ্লেষণ

টেনসরফ্লো মডেল অ্যানালাইসিস (টিএফএমএ) টেনসরফ্লো মডেলগুলি মূল্যায়নের জন্য একটি গ্রন্থাগার। এটি ব্যবহারকারীদের তাদের প্রশিক্ষক হিসাবে সংজ্ঞায়িত একই ম্যাট্রিক ব্যবহার করে বিতরণ পদ্ধতিতে বিপুল পরিমাণে ডেটাতে তাদের মডেলগুলি মূল্যায়ন করতে দেয়। এই মেট্রিকগুলি বিভিন্ন ধরণের ডেটা টুকরোতে গণনা করা যায় এবং বৃহস্পতি নোটবুকগুলিতে ভিজ্যুয়ালাইজ করা যায়।

টিএফএমএ স্লাইসিং মেট্রিক্স ব্রাউজার

স্থাপন

টিএফএমএ ইনস্টল করার প্রস্তাবিত উপায়টি পাইপিআই প্যাকেজটি ব্যবহার করছে:

pip install tensorflow-model-analysis

উত্স থেকে টিএফএমএ তৈরি করুন

উত্স থেকে তৈরি করতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

উল্লিখিত লিঙ্ক অনুসারে প্রোটোক ইনস্টল করুন: প্রোটোক

কমান্ডগুলি চালিয়ে ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করুন

python3 -m venv <virtualenv_name>
source <virtualenv_name>/bin/activate
pip3 install setuptools wheel
git clone https://github.com/tensorflow/model-analysis.git
cd model-analysis
python3 setup.py bdist_wheel

এটি ডিস্ট ডিরেক্টরিতে টিএফএমএ হুইল তৈরি করবে। ডিস্ট ডিরেক্টরি থেকে চাকা ইনস্টল করতে কমান্ডগুলি চালান

cd dist
pip3 install tensorflow_model_analysis-<version>-py3-none-any.whl

নাইট প্যাকেজ

টিএফএমএ গুগল ক্লাউডে https://pypi-nightly.tensorflow.org এ নাইট প্যাকেজও হোস্ট করে। সর্বশেষতম রাতের প্যাকেজ ইনস্টল করতে, দয়া করে নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করুন:

0 বি 1 এ 66e420

এটি টিএনএমএর প্রধান নির্ভরতা যেমন টেনসরফ্লো মেটাডেটা (টিএফএমডি), টিএফএক্স বেসিক শেয়ার্ড লাইব্রেরি (টিএফএক্স-বিএসএল) জন্য রাতের প্যাকেজ ইনস্টল করবে will

বর্তমানে, টিএফএমএর জন্য প্রয়োজন যে টেনসরফ্লো ইনস্টল করা আছে তবে টেনসরফ্লো পাইপিআই প্যাকেজের উপর সুস্পষ্ট নির্ভরতা নেই। নির্দেশাবলীর জন্য টেনসরফ্লো ইনস্টল গাইডগুলি দেখুন।

Jupyter নোটবুকে TFMA ভিজুয়ালাইজেশন সক্ষম করতে:

  jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension
  jupyter nbextension enable --py tensorflow_model_analysis

জুপিটার ল্যাব

লেখার হিসাবে, https://github.com/pypa/pip/issues/9187 এর কারণে pip install কখনও শেষ হবে না। সেক্ষেত্রে আপনার পিপটি 20 এর পরিবর্তে 19 সংস্করণে ফিরিয়ে আনতে হবে: pip install "pip<20"

একটি JupyterLab এক্সটেনশন ব্যবহার কমান্ড লাইনে নির্ভরতা ইনস্টল করা প্রয়োজন। আপনি এটি JupyterLab UI বা কমান্ড লাইনে কনসোলের মধ্যে করতে পারেন। এর মধ্যে পৃথকভাবে কোনও পাইপ প্যাকেজ নির্ভরতা এবং জুপিটারল্যাব লেবেক্সটেনশন প্লাগইন নির্ভরতা ইনস্টল করা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে এবং সংস্করণ নম্বরগুলি অবশ্যই সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে হবে।

নীচের উদাহরণগুলি 0.27.0 ব্যবহার করে। সর্বশেষতমটি ব্যবহার করতে নীচের উপলভ্য সংস্করণগুলি দেখুন।

জুপিটার ল্যাব 1.2.x

pip install tensorflow_model_analysis==0.27.0
jupyter labextension install tensorflow_model_analysis@0.27.0
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager@1.1

জুপিটার ল্যাব 2

pip install tensorflow_model_analysis==0.27.0
jupyter labextension install tensorflow_model_analysis@0.27.0
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager@2

সমস্যা সমাধান

পাইপ প্যাকেজ পরীক্ষা করুন:

pip list

এক্সটেনশনগুলি পরীক্ষা করুন:

jupyter labextension list

উল্লেখযোগ্য নির্ভরশীলতা

টেনসরফ্লো প্রয়োজন।

অ্যাপাচি বিম প্রয়োজনীয়; দক্ষ বিতরণকারী গণনাটি এমনভাবে সমর্থিত। ডিফল্টরূপে, আপাচি মরীচি স্থানীয় মোডে চলে তবে গুগল ক্লাউড ডেটাফ্লো এবং অন্যান্য অ্যাপাচি বিম রানার ব্যবহার করে বিতরণ মোডেও চলতে পারে।

অ্যাপাচি তীরও প্রয়োজন। ভেক্টরাইজড নিম্প ফাংশনগুলি ব্যবহারের জন্য টিএফএমএ অভ্যন্তরীণভাবে ডেটা উপস্থাপন করতে তীর ব্যবহার করে।

শুরু হচ্ছে

টিএফএমএ ব্যবহারের নির্দেশাবলীর জন্য, শুরু গাইড দেখুন

সামঞ্জস্যপূর্ণ সংস্করণ

নিম্নলিখিত টেবিলটি টিএফএমএ প্যাকেজ সংস্করণগুলি একে অপরের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। এটি আমাদের পরীক্ষার কাঠামো দ্বারা নির্ধারিত হয় তবে অন্যান্য অনির্ধারিত সংমিশ্রণগুলিও কাজ করতে পারে।

সেন্সরফ্লো-মডেল-বিশ্লেষণ অ্যাপাচি-মরীচি [জিসিপি] পেয়ারো টেনসরফ্লো টেনসরফ্লো-মেটাডেটা tfx-bsl
গিটহাব মাস্টার 2.28.0 2.0.0 রাত্রে (1.x / 2.x) 0.28.0 0.28.0
0.28.0 2.28.0 2.0.0 1.15 / 2.4 0.28.0 0.28.0
0.27.0 2.27.0 2.0.0 1.15 / 2.4 0.27.0 0.27.0
0.26.0 2.25.0 0.17.0 1.15 / 2.3 0.26.0 0.26.0
0.25.0 2.25.0 0.17.0 1.15 / 2.3 0.25.0 0.25.0
0.24.3 2.24.0 0.17.0 1.15 / 2.3 0.24.0 0.24.1
0.24.2 2.23.0 0.17.0 1.15 / 2.3 0.24.0 0.24.0
0.24.1 2.23.0 0.17.0 1.15 / 2.3 0.24.0 0.24.0
0.24.0 2.23.0 0.17.0 1.15 / 2.3 0.24.0 0.24.0
0.23.0 2.23.0 0.17.0 1.15 / 2.3 0.23.0 0.23.0
0.22.2 2.20.0 0.16.0 1.15 / 2.2 0.22.2 0.22.0
0.22.1 2.20.0 0.16.0 1.15 / 2.2 0.22.2 0.22.0
0.22.0 2.20.0 0.16.0 1.15 / 2.2 0.22.0 0.22.0
0.21.6 2.19.0 0.15.0 1.15 / 2.1 0.21.0 0.21.3
0.21.5 2.19.0 0.15.0 1.15 / 2.1 0.21.0 0.21.3
0.21.4 2.19.0 0.15.0 1.15 / 2.1 0.21.0 0.21.3
0.21.3 2.17.0 0.15.0 1.15 / 2.1 0.21.0 0.21.0
0.21.2 2.17.0 0.15.0 1.15 / 2.1 0.21.0 0.21.0
0.21.1 2.17.0 0.15.0 1.15 / 2.1 0.21.0 0.21.0
0.21.0 2.17.0 0.15.0 1.15 / 2.1 0.21.0 0.21.0
0.15.4 2.16.0 0.15.0 1.15 / 2.0 n / a 0.15.1
0.15.3 2.16.0 0.15.0 1.15 / 2.0 n / a 0.15.1
0.15.2 2.16.0 0.15.0 1.15 / 2.0 n / a 0.15.1
0.15.1 2.16.0 0.15.0 1.15 / 2.0 n / a 0.15.0
0.15.0 2.16.0 0.15.0 1.15 n / a n / a
0.14.0 2.14.0 n / a 1.14 n / a n / a
0.13.1 2.11.0 n / a 1.13 n / a n / a
0.13.0 2.11.0 n / a 1.13 n / a n / a
0.12.1 2.10.0 n / a 1.12 n / a n / a
0.12.0 2.10.0 n / a 1.12 n / a n / a
0.11.0 2.8.0 n / a 1.11 n / a n / a
0.9.2 2.6.0 n / a 1.9 n / a n / a
0.9.1 2.6.0 n / a 1.10 n / a n / a
0.9.0 2.5.0 n / a 1.9 n / a n / a
0.6.0 2.4.0 n / a 1.6 n / a n / a

প্রশ্ন

টেনসরফ্লো-মডেল-অ্যানালাইসিস ট্যাগ ব্যবহার করে স্ট্যাক ওভারফ্লোতে টিএফএমএর সাথে কাজ করার বিষয়ে যেকোন প্রশ্নের সন্ধান করুন।