Dema ku bi karanîna PyTorch Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) perwerde dikin, çend pirtûkxaneyên pêwîst hene ku hewce ne ku werin import kirin. Van pirtûkxane ji bo çêkirin û perwerdekirina modelên CNN fonksiyonên bingehîn peyda dikin. Di vê bersivê de, em ê pirtûkxaneyên sereke yên ku bi gelemperî di warê fêrbûna kûr de ji bo perwerdekirina CNN bi PyTorch re têne bikar anîn nîqaş bikin.
1. PyTorch:
PyTorch çarçoveyek fêrbûna kûr-çavkaniya vekirî ya populer e ku ji bo avakirina û perwerdekirina torên neuralî cûrbecûr amûr û fonksiyonan peyda dike. Ew di civata fêrbûna kûr de ji ber nermbûn û bikêrhatina xwe bi berfirehî tê bikar anîn. Ji bo perwerdekirina CNN-ê ku PyTorch bikar tîne, hûn hewce ne ku pirtûkxaneya PyTorch-ê têxin, ku dikare bi karanîna daxuyaniya importa jêrîn were kirin:
python import torch
2. meşale:
torchvision pakêtek PyTorch e ku danehev, model û veguherînan bi taybetî ji bo peywirên dîtina komputerê hatî çêkirin peyda dike. Ew danehevên populer ên mîna MNIST, CIFAR-10, û ImageNet, û her weha modelên pêş-perwerdekirî yên wekî VGG, ResNet, û AlexNet vedihewîne. Ji bo ku hûn fonksiyonên torchvision bikar bînin, hûn hewce ne ku wê bi vî rengî import bikin:
python import torchvision
3. torch.nn:
torch.nn bin pakêtek PyTorch e ku ji bo avakirina torên neuralî çîn û fonksiyonan peyda dike. Ew qatên cihêreng, fonksiyonên çalakkirinê, fonksiyonên windakirinê, û algorîtmayên xweşbîniyê vedihewîne. Dema ku CNN perwerde dikin, hûn hewce ne ku modula torch.nn-ê têxin da ku mîmariya tora xwe diyar bikin. Daxuyaniya import ji bo torch.nn wiha ye:
python import torch.nn as nn
4. torch.optim:
torch.optim subpackek din a PyTorch e ku ji bo perwerdekirina torên neuralî algorîtmayên xweşbîniyê yên cihêreng peyda dike. Ew algorîtmayên xweşbîniya populer ên wekî Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, û RMSprop vedihewîne. Ji bo importkirina modula torch.optim, hûn dikarin daxuyaniya importa jêrîn bikar bînin:
python import torch.optim as optim
5. torch.utils.data:
torch.utils.data pakêtek PyTorch e ku ji bo barkirina daneyan û pêşdibistanê amûran peyda dike. Ew çîn û fonksiyonên ji bo afirandina daneyên xwerû, barkerên daneyê, û veguherînên daneyê vedihewîne. Dema ku CNN perwerde dikin, hûn bi gelemperî hewce ne ku hûn daneyên perwerdehiya xwe bi karanîna fonksiyonên ku ji hêla torch.utils.data ve têne peyda kirin barkirin û pêşdibistanê bikin. Ji bo îtxalkirina modula torch.utils.data, hûn dikarin daxuyaniya importa jêrîn bikar bînin:
python import torch.utils.data as data
6. torch.utils.tensorboard:
torch.utils.tensorboard bin pakêtek PyTorch e ku amûrên ji bo dîtina pêşkeftin û encamên perwerdehiyê bi karanîna TensorBoard peyda dike. TensorBoard amûrek web-based e ku destûrê dide te ku çavdêrî û analîzkirina aliyên cihêreng ên pêvajoya perwerdehiya xwe bike, wek kelûpelên windabûnê, kelûpelên rastbûnê, û mîmarên torê. Ji bo îtxalkirina modula torch.utils.tensorboard, hûn dikarin daxuyaniya importa jêrîn bikar bînin:
python import torch.utils.tensorboard as tb
Van pirtûkxaneyên sereke ne ku bi gelemperî dema ku CNNek bi karanîna PyTorch perwerde dikin têne bikar anîn. Lêbelê, li gorî hewcedariyên taybetî yên projeya we ve girêdayî ye, dibe ku hûn hewce ne ku pirtûkxane an modulên din derxînin. Her gav pratîkek baş e ku meriv ji bo agahdarî û nimûneyên berfirehtir serî li belgeyên fermî yên PyTorch û pirtûkxaneyên din ên têkildar bide.
Dema ku CNN-ê bi karanîna PyTorch perwerde dike, hûn hewce ne ku pirtûkxaneya PyTorch bixwe, û her weha pirtûkxaneyên din ên bingehîn ên wekî torchvision, torch.nn, torch.optim, torch.utils.data, û torch.utils.tensorboard têxin nav xwe. Van pirtûkxane ji bo çêkirin, perwerdekirin û dîtina modelên CNN-ê gelek fonksiyonan peyda dikin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Torgiloka neural a konvolution (CNN):
- Tora neuralî ya herî mezin a konvolutional ku hatî çêkirin çi ye?
- Kanalên derketinê çi ne?
- Wateya hejmara Kanalên têketinê (Parametra 1emîn a nn.Conv2d) çi ye?
- Hin teknîkên hevpar ên ji bo baştirkirina performansa CNN-ê di dema perwerdehiyê de çi ne?
- Di perwerdehiya CNN de girîngiya mezinahiya komê çi ye? Ew çawa bandorê li pêvajoya perwerdehiyê dike?
- Çima girîng e ku daneyan li komên perwerdehî û pejirandinê veqetînin? Çiqas dane bi gelemperî ji bo pejirandinê têne veqetandin?
- Em çawa daneyên perwerdehiyê ji bo CNN amade dikin? Pêngavên tê de rave bikin.
- Armanca optimîzator û fonksiyona windakirinê di perwerdekirina tora neuralî ya pevgirêdayî (CNN) de çi ye?
- Çima girîng e ku meriv di qonaxên cihêreng de di dema perwerdekirina CNN de şeklê daneya têketinê bişopîne?
- Ma qatên konvolutional ji bilî wêneyan ji bo daneyan têne bikar anîn? Mînakekê bidin.
Di tora neuralî ya Convolution (CNN) de bêtir pirs û bersivan bibînin