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Keras के साथ प्रशिक्षण

इस अभ्यास में, हम अपने साइन लैंग्वेज अक्षर वर्गीकरण वाले प्रश्न पर लौट रहे हैं। हमारे पास चार अक्षरों—A, B, C, और D—की 2000 इमेज हैं, और हम इन्हें उच्च सटीकता के साथ वर्गीकृत करना चाहते हैं। हम समस्या के सभी हिस्से पूरा करेंगे, जिनमें मॉडल की परिभाषा, कम्पाइलेशन, और प्रशिक्षण शामिल हैं.

ध्यान दें कि tensorflow से keras आपके लिए इम्पोर्ट किया जा चुका है। इसके अलावा, features sign_language_features के रूप में और targets sign_language_labels के रूप में उपलब्ध हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में TensorFlow परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • model नाम का एक sequential मॉडल परिभाषित करें.
  • आउटपुट लेयर को dense रखें, 4 नोड्स हों, और softmax activation फंक्शन का उपयोग करें.
  • मॉडल को SGD optimizer और categorical_crossentropy loss के साथ compile करें.
  • फिटिंग ऑपरेशन पूरा करें और epochs की संख्या 5 सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Define a sequential model
____

# Define a hidden layer
model.add(keras.layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(784,)))

# Define the output layer
____

# Compile the model
model.compile('____', loss='____')

# Complete the fitting operation
model.fit(____, ____, epochs=____)
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