Pri usposabljanju konvolucijske nevronske mreže (CNN) z uporabo PyTorcha je treba uvoziti več potrebnih knjižnic. Te knjižnice zagotavljajo bistvene funkcije za izdelavo in usposabljanje modelov CNN. V tem odgovoru bomo razpravljali o glavnih knjižnicah, ki se običajno uporabljajo na področju globokega učenja za usposabljanje CNN-jev s PyTorch.
1.PyTorch:
PyTorch je priljubljeno odprtokodno ogrodje za globoko učenje, ki ponuja široko paleto orodij in funkcionalnosti za gradnjo in usposabljanje nevronskih mrež. Zaradi svoje prilagodljivosti in učinkovitosti se pogosto uporablja v skupnosti poglobljenega učenja. Če želite usposobiti CNN z uporabo PyTorcha, morate uvoziti knjižnico PyTorch, kar lahko storite z naslednjim uvoznim stavkom:
python import torch
2. svetilka:
torchvision je paket PyTorch, ki ponuja nize podatkov, modele in transformacije, posebej zasnovane za naloge računalniškega vida. Vključuje priljubljene nabore podatkov, kot so MNIST, CIFAR-10 in ImageNet, kot tudi vnaprej usposobljene modele, kot so VGG, ResNet in AlexNet. Če želite uporabljati funkcije torchvisiona, ga morate uvoziti na naslednji način:
python import torchvision
3. bakla.nn:
torch.nn je podpaket PyTorcha, ki ponuja razrede in funkcije za gradnjo nevronskih mrež. Vključuje različne plasti, aktivacijske funkcije, izgube funkcij in optimizacijske algoritme. Ko usposabljate CNN, morate uvoziti modul torch.nn, da definirate arhitekturo svojega omrežja. Uvozna izjava za torch.nn je naslednja:
python import torch.nn as nn
4. torch.optim:
torch.optim je še en podpaket PyTorcha, ki ponuja različne optimizacijske algoritme za usposabljanje nevronskih mrež. Vključuje priljubljene optimizacijske algoritme, kot so Stohastični gradientni spust (SGD), Adam in RMSprop. Za uvoz modula torch.optim lahko uporabite naslednji uvozni stavek:
python import torch.optim as optim
5. torch.utils.data:
torch.utils.data je paket PyTorch, ki ponuja orodja za nalaganje in predhodno obdelavo podatkov. Vključuje razrede in funkcije za ustvarjanje nizov podatkov po meri, nalagalnikov podatkov in transformacij podatkov. Ko usposabljate CNN, morate pogosto naložiti in predhodno obdelati svoje podatke o usposabljanju z uporabo funkcij, ki jih ponuja torch.utils.data. Za uvoz modula torch.utils.data lahko uporabite naslednji uvozni stavek:
python import torch.utils.data as data
6. torch.utils.tensorboard:
torch.utils.tensorboard je podpaket PyTorch, ki ponuja orodja za vizualizacijo napredka in rezultatov usposabljanja z uporabo TensorBoard. TensorBoard je spletno orodje, ki vam omogoča spremljanje in analizo različnih vidikov vašega procesa usposabljanja, kot so krivulje izgub, krivulje natančnosti in omrežne arhitekture. Če želite uvoziti modul torch.utils.tensorboard, lahko uporabite naslednji uvozni stavek:
python import torch.utils.tensorboard as tb
To so glavne knjižnice, ki se običajno uporabljajo pri usposabljanju CNN z uporabo PyTorcha. Vendar pa boste morda morali uvoziti dodatne knjižnice ali module, odvisno od posebnih zahtev vašega projekta. Vedno je dobra praksa, da se za podrobnejše informacije in primere obrnete na uradno dokumentacijo PyTorcha in drugih ustreznih knjižnic.
Ko usposabljate CNN z uporabo PyTorcha, morate uvoziti samo knjižnico PyTorch, pa tudi druge bistvene knjižnice, kot so torchvision, torch.nn, torch.optim, torch.utils.data in torch.utils.tensorboard. Te knjižnice nudijo široko paleto funkcionalnosti za izdelavo, usposabljanje in vizualizacijo modelov CNN.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Konvolucijska nevronska mreža (CNN):
- Katera je največja konvolucijska nevronska mreža?
- Kakšni so izhodni kanali?
- Kaj pomeni število vhodnih kanalov (prvi parameter nn.Conv1d)?
- Katere so nekatere običajne tehnike za izboljšanje delovanja CNN med usposabljanjem?
- Kakšen je pomen velikosti serije pri usposabljanju CNN? Kako vpliva na proces treninga?
- Zakaj je pomembno razdeliti podatke na nize za usposabljanje in validacijo? Koliko podatkov je običajno dodeljenih za validacijo?
- Kako pripravimo podatke o usposabljanju za CNN? Pojasnite vključene korake.
- Kakšen je namen optimizatorja in funkcije izgube pri usposabljanju konvolucijske nevronske mreže (CNN)?
- Zakaj je med usposabljanjem CNN pomembno spremljati obliko vhodnih podatkov na različnih stopnjah?
- Ali je mogoče konvolucijske plasti uporabiti za podatke, ki niso slike? Navedite primer.
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Convolution neural network (CNN)