|
Neyron tarmoqlari bilan veb-loyihani yaratish bosqichlari
|
| bet | 179/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 20245. Neyron tarmoqlari bilan veb-loyihani yaratish bosqichlari:
Kutubxonalarni o‘rnatish: tanlangan ramkaga qarab TensorFlow/Keras yoki PyTorch-ni o‘rnatish.
Ma’lumotlarni tanlash va tayyorlash: modelni o‘qitish uchun ma’lumotlarni olish yoki tayyorlash.
Modelni yaratish: neyron tarmoq arxitekturasini aniqlash, yo‘qotish funktsiyasi va optimallashtiruvchini tanlash.
Modelni o‘qitish: ma’lumotlar bo‘yicha o‘qitish va o‘qitilgan modelni saqlash.
Veb-ramka integratsiyasi: Flask, Django yoki FastAPI yordamida veb-dastur yaratish.
So‘rovlarni qayta ishlash: so‘rovlarni qayta ishlash va model bilan ishlash uchun endpointlarni Sozlash.
Joylashtirish: foydalanish uchun mavjud bo‘lishi uchun veb-ilovani joylashtirish.
6. Xavfsizlik va optimallashtirish:
Fayllarni yuklab olish xavfsizligini ta’minlash.
Ishlashni yaxshilash uchun so‘rovlar va javoblarni optimallashtirish.
7. Kattalashtirish:
Agar kerak bo‘lsa, samaradorlikni oshiring, Docker va Kubernetes kabi texnologiyalar yordamida dasturni kattalashtiring.
Ushbu qadamlar neyron tarmoqlarni veb-loyihalarga kiritish uchun umumiy rejani taqdim etadi. Har bir bosqich tafsilotlarga e’tibor berishni talab qiladi va loyihangizning o‘ziga xos talablariga qarab to‘ldirilishi mumkin.
Python veb-loyihalarida neyron tarmoqlardan foydalanishga kirish turli stsenariylarni, jumladan, tasvirni qayta ishlash, tabiiy til va boshqa sohalarni qamrab olishi mumkin. Quyida ikkita misol keltirilgan: Tenzorflow yordamida tasvirni aniqlash va Kerastase yordamida matnli tarkibni bashorat qilish.
1. Tens or Flow va Flask yordamida tasvirni aniqlash
Kutubxonalarni o‘rnatish:
pip install Flask tensorflow
Flash tasvirni aniqlash dasturi:
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
import os
app = Flask(__name__)
model = InceptionV3(weights='imagenet’)
def process_image(img_path):
img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
img_array = preprocess_input(img_array)
return img_array
def predict_image(img_array):
predictions = model.predict(img_array)
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]
return decoded_predictions
@app.route('/', methods=['GET’, 'POST’])
def index():
if request.method == 'POST’:
file = request.files['file’]
if file:
file_path = os.path.join('uploads', file.filename)
file.save(file_path)
img_array = process_image(file_path)
predictions = predict_image(img_array)
return render_template('index.html', predictions=predictions, file_path=file_path)
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
|
| |
