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 warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch de, dema ku bi daneyan û danehevan re dixebitin, girîng e ku hûn algorîtmaya guncan hilbijêrin da ku têketina hatî dayîn pêvajo û analîz bikin. Di vê rewşê de, têketin ji navnîşek rêzikên numpy pêk tê, ku her yek nexşeyek germê ku hilberanê temsîl dike hilîne.
Kanalên derketinê çi ne?
Kanalên derketinê hejmarek taybetmendî an qalibên bêhempa vedibêjin ku tora neuralî ya hevgirtî (CNN) dikare fêr bibe û ji wêneyek têketinê derxe. Di çarçoveya fêrbûna kûr a bi Python û PyTorch de, kanalên derketinê têgehek bingehîn in di perwerdehiya convnetan de. Fêmkirina kanalên derketinê ji bo sêwirandin û perwerdekirina bi bandor a CNN pir girîng e
Wateya hejmara Kanalên têketinê (Parametra 1emîn a nn.Conv2d) çi ye?
Hejmara kanalên têketinê, ku pîvana yekem a fonksiyona nn.Conv2d ya PyTorch-ê ye, bi hejmara nexşeyên taybetmendiyê an kanalên di wêneya têketinê de vedibêje. Ew rasterast bi hejmara nirxên "reng" ên wêneyê ve ne girêdayî ye, lê ji ber vê yekê hejmarek taybetmendî an qalibên cihêreng nîşan dide.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Torgiloka neural a konvolution (CNN), Convnet Perwerde
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