Ma modela tora neuralî ya PyTorch dikare ji bo pêvajoya CPU û GPU heman kodê hebe?
Bi gelemperî modelek tora neuralî ya li PyTorch dikare hem ji bo pêvajoya CPU û hem jî GPU xwedî heman kodê be. PyTorch çarçoveyek fêrbûna kûr-çavkaniya vekirî ya populer e ku ji bo avakirina û perwerdekirina torên neuralî platformek maqûl û bikêr peyda dike. Yek ji taybetmendiyên sereke yên PyTorch şiyana wê ye ku bi rengek bêkêmasî di navbera CPU de biguhezîne
Çima girîng e ku meriv bi rêkûpêk modelên fêrbûna kûr analîz bike û binirxîne?
Bi rêkûpêk vekolîn û nirxandina modelên fêrbûna kûr di warê îstîxbarata hunerî de pir girîng e. Ev pêvajo rê dide me ku em di derheqê performans, xurtbûn, û gelemperîkirina van modelan de têgihiştinê bistînin. Bi bi hûrgulî vekolîna modelan, em dikarin hêz û qelsiyên wan nas bikin, di derbarê bicîhkirina wan de biryarên agahdar bidin û pêşkeftinên di nav de bimeşînin.
Hin teknîk ji bo şîrovekirina pêşbîniyên ku ji hêla modela fêrbûna kûr ve têne çêkirin çi ne?
Şîrovekirina pêşbîniyên ku ji hêla modelek fêrbûna kûr ve têne çêkirin, hêmanek bingehîn a têgihîştina tevgera wê û bidestxistina têgihîştinê ye li ser qalibên bingehîn ên ku ji hêla modelê ve hatine fêr kirin. Di vê qada Zehmetiya Hunerî de, çend teknîk dikarin werin bikar anîn da ku pêşbîniyan şîrove bikin û têgihîştina me ya pêvajoya biryardana modelê zêde bikin. Yek bi gelemperî tê bikaranîn
Em çawa dikarin daneyan ji bo analîzê veguherînin forma float?
Veguheztina daneyan ji bo analîzê di forma float de di gelek karên analîzkirina daneyê de, nemaze di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna kûr de, gavek girîng e. Float, kurteya floating-point, celebek daneyê ye ku hejmarên rastîn bi beşek perçeyî nîşan dide. Ew destûrê dide nûneriya rastîn a hejmarên dehiyê û bi gelemperî tê bikar anîn
Armanca bikaranîna serdeman di fêrbûna kûr de çi ye?
Armanca karanîna serdeman di fêrbûna kûr de perwerdekirina torgilokek neuralî ye ku bi dubarekirina daneya perwerdehiyê ji modelê re pêşkêş dike. Serdemek wekî yek derbasbûnek bêkêmasî di tevahiya databasa perwerdehiyê de tê pênase kirin. Di her serdemekê de, model li gorî xeletiya ku di pêşbînkirina encam de dike, pîvanên xwe yên hundurîn nûve dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Bi fêrbûna kûr pêşve diçin, Analîza model, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa dikarin rastbûn û nirxên windabûnê yên modelek perwerdekirî grafîkî bikin?
Ji bo grafîkirina rastbûn û nirxên windabûnê yên modelek perwerdekirî di warê fêrbûna kûr de, em dikarin teknîk û amûrên cihêreng ên ku di Python û PyTorch de hene bikar bînin. Şopandina rastbûn û nirxên windabûnê ji bo nirxandina performansa modela me û girtina biryarên agahdar di derbarê perwerdehî û xweşbîniya wê de pir girîng e. Di vê
Em çawa dikarin di pêvajoya analîzkirina modelê de daneyên perwerdehiyê û pejirandinê tomar bikin?
Ji bo ku di dema pêvajoya analîzkirina modelê de di fêrbûna kûr de bi Python û PyTorch re daneyên perwerdehî û pejirandinê tomar bikin, em dikarin teknîk û amûrên cihêreng bikar bînin. Têketinkirina daneyan ji bo şopandina performansa modelê, analîzkirina tevgera wê, û girtina biryarên agahdar ji bo pêşkeftinên din pir girîng e. Di vê bersivê de, em ê nêzîkatiyên cihêreng lêkolîn bikin
Ji bo perwerdehiya modelek fêrbûna kûr, mezinahiya hevrika pêşniyarkirî çi ye?
Mezinahiya komê ya pêşniyarkirî ya ji bo perwerdekirina modelek fêrbûna kûr bi faktorên cihêreng ên wekî çavkaniyên hesabker ên berdest, tevliheviya modelê, û mezinahiya databasê ve girêdayî ye. Bi gelemperî, mezinahiya hevîrê hîperparameterek e ku berî ku pîvanên modelê di dema perwerdehiyê de werin nûve kirin hêjmara nimûneyên hatine pêvajo kirin diyar dike.
Di hînbûna kûr de gavên ku di analîza modelê de têkildar in çi ne?
Analîzkirina modelê di warê fêrbûna kûr de gavek girîng e ji ber ku ew dihêle ku em performans û tevgera modelên xweyên perwerdekirî binirxînin. Ew vekolînek birêkûpêk a aliyên cûrbecûr yên modelê, wek rastbûn, şîrovekirin, bihêzbûn, û kapasîteyên giştîkirinê vedihewîne. Di vê bersivê de, em ê gavên têkildar nîqaş bikin
Em çawa dikarin di dema perwerdehiyê de di modelên fêrbûna kûr de pêşî li xapandina bê mebest bigirin?
Pêşîlêgirtina xapandina bêaqil di dema perwerdehiyê de di modelên fêrbûna kûr de ji bo misogerkirina yekbûn û rastbûna performansa modelê pir girîng e. Dema ku model bi bêhemdî fêr dibe ku di daneya perwerdehiyê de berteng an huneran bi kar bîne, dibe ku xapandina bê mebest çêbibe, ku bibe sedema encamên şaş. Ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê, çend stratejiyan dikarin ji bo kêmkirina vê pirsgirêkê bikar bînin
- 1
- 2