TensorBoard û Matplotlib herdu jî amûrên hêzdar in ku ji bo dîtina daneyan û performansa modelê di projeyên fêrbûna kûr ên ku li PyTorch têne bicîh kirin têne bikar anîn. Digel ku Matplotlib pirtûkxaneyek plansaziyek pirreng e ku dikare were bikar anîn da ku cûrbecûr grafîk û nexşeyan biafirîne, TensorBoard taybetmendiyên pisportir ên ku bi taybetî ji bo karên fêrbûna kûr hatine çêkirin pêşkêşî dike. Di vê çarçoveyê de, biryara karanîna TensorBoard an Matplotlib ji bo analîzek pratîkî ya modela tora neuralî ya PyTorch bi hewcedarî û armancên taybetî yên analîzê ve girêdayî ye.
TensorBoard, ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin, amûrek dîtbarî ye ku ji bo ku ji pêşdebiran re bibe alîkar ku modelên fêrbûna makîneyê fam bikin, jêbirin û xweşbîn bikin hatî çêkirin. Ew cûrbecûr amûrên dîtbariyê pêşkêşî dike ku dikare ji bo şopandin û analîzkirina pêvajoya perwerdehiya modelên fêrbûna kûr pir bikêr be. Hin taybetmendiyên sereke yên TensorBoard ev in:
1. Scalability: TensorBoard bi taybetî dema ku bi modelên fêrbûna kûr a tevlihev re dixebitin ku pir qat û pîvanan vedigirin bikêr e. Ew dîmenên înteraktîf peyda dike ku dikare ji bikarhêneran re bibe alîkar ku di dema perwerdehiyê de behreya modelê bişopîne û pirsgirêkên potansiyel ên wekî zêdekirin an windabûna gradientan nas bike.
2. Dîtina grafîkê: TensorBoard destûrê dide bikarhêneran ku grafika hesabker a modela torê ya neuralî xuyang bikin, famkirina strukturê modelê hêsantir dike û herikîna daneyan di nav qatên cûda de bişopîne. Ev dikare bi taybetî dema ku mîmarên tevlihev an jî xweşbînkirina performansê jêbirin.
3. Çavdêriya Performansê: TensorBoard ji bo dîtina metrîkên wekî windabûna perwerdehiyê, rastbûn, û nîşanên din ên performansê bi demê re amûran peyda dike. Ev dikare ji bikarhêneran re bibe alîkar ku meyldaran nas bikin, ceribandinên cihêreng bidin ber hev, û di derbarê çêtirkirina modelan de biryarên agahdar bistînin.
4. Projektora Embedding: TensorBoard taybetmendiyek bi navê Projektora Embedding vedihewîne, ku bikarhêneran dihêle ku li cîhek piçûktir daneya pîvanên bilind bibînin. Ev dikare ji bo peywirên wekî dîtbarkirina bicîkirina peyvan an vekolîna nûnertiyên ku ji hêla modelê ve hatine fêr kirin kêrhatî be.
Ji hêla din ve, Matplotlib pirtûkxaneyek plansaziyek gelemperî ye ku dikare ji bo afirandina cûrbecûr dîmenên statîk, di nav de xêzên xêz, nexşeyên belav, histogram, û hêj bêtir were bikar anîn. Digel ku Matplotlib amûrek pirreng e ku dikare ji bo dîtina aliyên cihêreng ên daneyan û performansa modelê were bikar anîn, dibe ku ew ji bo peywirên fêrbûna kûr wekî TensorBoard heman asta înteraktîf û pisporiyê peyda neke.
Hilbijartina di navbera karanîna TensorBoard an Matplotlib de ji bo analîzkirina pratîkî ya modela tora neuralî ya PyTorch bi hewcedariyên taybetî yên projeyê ve girêdayî ye. Ger hûn li ser modelek fêrbûna kûr a tevlihev dixebitin û ji bo şopandina performans, debugkirin û xweşbîniyê hewceyê amûrên dîtbarî yên pispor in, dibe ku TensorBoard vebijarka maqûltir be. Ji hêla din ve, heke hûn hewce ne ku ji bo mebestên dîtbarîkirina daneya bingehîn nexşeyên statîk biafirînin, Matplotlib dikare bijarek hêsantir be.
Di pratîkê de, gelek bijîjkên fêrbûna kûr li gorî hewcedariyên taybetî yên analîzê, hevbendiyek TensorBoard û Matplotlib bikar tînin. Mînakî, hûn dikarin TensorBoard-ê bikar bînin da ku metrîkên perwerdehiyê bişopînin û mîmariya modelê xuyang bikin, dema ku Matplotlib bikar bînin da ku ji bo analîza daneya keşfê an dîtina encamê nexşeyên xwerû biafirînin.
Hem TensorBoard û hem jî Matplotlib amûrên hêja ne ku dikarin ji bo dîtina daneyan û performansa modelê di projeyên fêrbûna kûr a PyTorch de werin bikar anîn. Hilbijartina di navbera her duyan de bi hewcedariyên taybetî yên analîzê ve girêdayî ye, digel ku TensorBoard ji bo peywirên fêrbûna kûr taybetmendiyên pispor pêşkêşî dike û Matplotlib ji bo plansazkirina-armanca gelemperî pirrengiyê peyda dike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch:
- Ger meriv bixwaze wêneyên rengîn li ser tora neuralî ya hevgirtî nas bike, gelo pêdivî ye ku meriv ji dema nasandina wêneyên pîvana gewr pîvanek din lê zêde bike?
- Ma fonksiyona aktîfkirinê dikare were hesibandin ku bi gulebaranê an na neronek di mêjî de teqlîd bike?
- Ma PyTorch dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin re were berhev kirin?
- Ma windabûna derveyî nimûne windakirina pejirandinê ye?
- Ma dikare PyTorch bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin?
- Gelo ev pêşniyar rast e an xelet e "Ji bo tora neuralî ya dabeşkirinê divê encam di navbera çînan de dabeşkirina îhtimalê be."
- Ma meşandina modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr a li ser gelek GPU-yên li PyTorch pêvajoyek pir hêsan e?
- Ma tora neuralî ya birêkûpêk dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin?
- Tora neuralî ya herî mezin a konvolutional ku hatî çêkirin çi ye?
- Ger têketin navnîşa rêzikên numpy e ku nexşeya germahiyê hildibijêre ku derketina ViTPose ye û şeklê her pelê numpy [1, 17, 64, 48] bi 17 xalên sereke yên laş re têkildar e, kîjan algorîtma dikare were bikar anîn?
Di EITC/AI/DLPP Fêrbûna Kûr bi Python û PyTorch de bêtir pirs û bersivan bibînin