Google Colab - एमएल लाइब्रेरी स्थापित करना
कोला बाजार में उपलब्ध अधिकांश मशीन लर्निंग लाइब्रेरी का समर्थन करता है। इस अध्याय में, आइए हम आपके कोलाब नोटबुक में इन पुस्तकालयों को कैसे स्थापित करें, इसका त्वरित अवलोकन करें।
पुस्तकालय स्थापित करने के लिए, आप इनमें से किसी भी विकल्प का उपयोग कर सकते हैं -
!pip install
या
!apt-get install
Keras
पाइरॉन में लिखा गया केरस, टेनसोरफ्लो, सीएनटीके, या थीनो के शीर्ष पर चलता है। यह तंत्रिका नेटवर्क अनुप्रयोगों के आसान और तेज प्रोटोटाइप को सक्षम करता है। यह कंफर्टेबल नेटवर्क (CNN) और रीक्रिएट नेटवर्क दोनों को सपोर्ट करता है, और उनके कॉम्बिनेशन को भी। यह मूल रूप से GPU का समर्थन करता है।
करेस को स्थापित करने के लिए, निम्नलिखित कमांड का उपयोग करें -
!pip install -q keras
PyTorch
PyTorch गहन शिक्षण अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए आदर्श है। यह एक अनुकूलित टेनॉर लाइब्रेरी है और GPU सक्षम है। PyTorch को स्थापित करने के लिए, निम्नलिखित कमांड का उपयोग करें -
!pip3 install torch torchvision
MxNet
Apache MxNet गहरी सीखने के लिए एक और लचीला और कुशल पुस्तकालय है। MxNet स्थापित करने के लिए निम्नलिखित कमांड निष्पादित करें -
!apt install libnvrtc8.0
!pip install mxnet-cu80
OpenCV
OpenCV मशीन सीखने के अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए एक खुला स्रोत कंप्यूटर दृष्टि पुस्तकालय है। इसमें 2500 से अधिक अनुकूलित एल्गोरिदम हैं जो कई अनुप्रयोगों का समर्थन करते हैं जैसे कि चेहरे को पहचानना, वस्तुओं की पहचान करना, चलती वस्तुओं पर नज़र रखना, छवियों को सिलाई करना, और इसी तरह। Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda, Toyota जैसे दिग्गज इस लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं। यह वास्तविक समय दृष्टि अनुप्रयोगों के विकास के लिए अत्यधिक अनुकूल है।
OpenCV को स्थापित करने के लिए निम्नलिखित कमांड का उपयोग करें -
!apt-get -qq install -y libsm6 libxext6 && pip install -q -U opencv-python
XGBoost
XGBoost एक वितरित ढाल बढ़ाने वाला पुस्तकालय है जो प्रमुख वितरित वातावरण जैसे कि Hadoop पर चलता है। यह अत्यधिक कुशल, लचीला और पोर्टेबल है। यह ग्रेड बूस्टिंग फ्रेमवर्क के तहत एमएल एल्गोरिदम को लागू करता है।
XGBoost को स्थापित करने के लिए, निम्नलिखित कमांड का उपयोग करें -
!pip install -q xgboost==0.4a30
Graphviz
ग्राफविज़ ग्राफ़ विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर है। इसका उपयोग नेटवर्किंग, जैव सूचना विज्ञान, डेटाबेस डिजाइन में दृश्य के लिए किया जाता है, और कई डोमेन में उस मामले के लिए जहां डेटा का एक दृश्य इंटरफ़ेस वांछित है।
ग्राफविज़ को स्थापित करने के लिए, निम्न कमांड का उपयोग करें -
!apt-get -qq install -y graphviz && pip install -q pydot
इस समय तक, आपने लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरी वाले जुपिटर नोटबुक बनाना सीख लिया है। अब आप अपने मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए तैयार हैं। इसके लिए उच्च प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है। कोलाब आपके नोटबुक के लिए मुफ्त GPU प्रदान करता है।
अगले अध्याय में, हम जानेंगे कि आपके नोटबुक के लिए GPU कैसे सक्षम किया जाए।