TensorBoard болон Matplotlib хоёулаа PyTorch дээр хэрэгжсэн гүнзгий сургалтын төслүүдэд өгөгдөл болон загвар гүйцэтгэлийг дүрслэн харуулахад ашигладаг хүчирхэг хэрэгсэл юм. Matplotlib нь янз бүрийн төрлийн график, диаграмм үүсгэхэд ашиглаж болох олон талт график номын сан боловч TensorBoard нь гүнзгий суралцах даалгавруудад тусгайлан зориулсан илүү тусгай функцуудыг санал болгодог. Энэ хүрээнд PyTorch мэдрэлийн сүлжээний загварт практик шинжилгээ хийхэд TensorBoard эсвэл Matplotlib-ийг ашиглах шийдвэр нь шинжилгээний тодорхой шаардлага, зорилтоос хамаарна.
Google-ийн бүтээсэн TensorBoard нь хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загваруудыг ойлгох, дибаг хийх, оновчтой болгоход туслах зорилготой дүрслэлийн хэрэгсэл юм. Энэ нь гүнзгий суралцах загваруудын сургалтын үйл явцыг хянах, дүн шинжилгээ хийхэд нэн тустай олон төрлийн дүрслэх хэрэгслийг санал болгодог. TensorBoard-ийн гол онцлогуудын зарим нь:
1. Өргөтгөх чадвар: TensorBoard нь олон давхарга, параметрүүдийг агуулсан нарийн төвөгтэй гүнзгий сургалтын загваруудтай ажиллахад онцгой ач холбогдолтой. Энэ нь интерактив дүрслэлээр хангадаг бөгөөд энэ нь хэрэглэгчдэд сургалтын явцад загварын зан төлөвийг хянах, хэт тохирох эсвэл алга болох градиент зэрэг болзошгүй асуудлуудыг тодорхойлоход тусалдаг.
2. График дүрслэл: TensorBoard нь хэрэглэгчдэд мэдрэлийн сүлжээний загварын тооцооллын графикийг дүрслэн харуулах боломжийг олгож, загварын бүтцийг ойлгоход хялбар болгож, өөр өөр давхаргаар дамжих өгөгдлийн урсгалыг хянах боломжийг олгодог. Энэ нь ялангуяа нарийн төвөгтэй архитектурыг дибаг хийх эсвэл гүйцэтгэлийг оновчтой болгоход тустай байж болно.
3. Гүйцэтгэлийн хяналт: TensorBoard нь сургалтын алдагдал, нарийвчлал болон бусад гүйцэтгэлийн үзүүлэлтүүдийг цаг хугацааны явцад дүрслэн харуулах хэрэгслүүдээр хангадаг. Энэ нь хэрэглэгчдэд чиг хандлагыг тодорхойлох, янз бүрийн туршилтуудыг харьцуулах, загварыг сайжруулах талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргахад тусална.
4. Embedding Projector: TensorBoard нь Embedding Projector хэмээх функцийг агуулдаг бөгөөд энэ нь хэрэглэгчдэд бага хэмжээст орон зайд өндөр хэмжээст өгөгдлийг дүрслэх боломжийг олгодог. Энэ нь үгийн агуулгыг дүрслэн харуулах эсвэл загвар өмсөгчөөр сурсан дүрслэлийг судлах зэрэг ажлуудад хэрэг болно.
Нөгөөтэйгүүр, Matplotlib нь шугамын график, тараах график, гистограм гэх мэт өргөн хүрээний статик дүрслэлийг бий болгоход ашиглаж болох ерөнхий зориулалтын графикийн номын сан юм. Matplotlib нь өгөгдөл болон загварын гүйцэтгэлийн янз бүрийн талыг дүрслэн харуулахад ашиглаж болох олон талт хэрэгсэл боловч гүнзгий суралцах даалгавруудад TensorBoard-тай ижил түвшний интерактив, мэргэшлийг санал болгодоггүй.
PyTorch мэдрэлийн сүлжээний загварт практик дүн шинжилгээ хийхэд TensorBoard эсвэл Matplotlib-ийг ашиглах сонголт нь төслийн онцлогоос хамаарна. Хэрэв та нарийн төвөгтэй гүнзгий сургалтын загвар дээр ажиллаж байгаа бөгөөд гүйцэтгэлийг хянах, дибаг хийх, оновчлоход зориулсан тусгай дүрслэх хэрэгсэл шаардлагатай бол TensorBoard нь илүү тохиромжтой сонголт байж магадгүй юм. Нөгөө талаас, хэрэв та өгөгдлийг дүрслэх үндсэн зорилгоор статик график үүсгэх шаардлагатай бол Matplotlib нь илүү хялбар сонголт байж болно.
Практикт гүнзгийрүүлэн суралцах олон дадлагажигчид шинжилгээний тусгай шаардлагаас хамааран TensorBoard болон Matplotlib-ийн хослолыг ашигладаг. Жишээлбэл, та TensorBoard ашиглан сургалтын хэмжигдэхүүнийг хянаж, загварын архитектурыг дүрслэн харуулах бол Matplotlib-ийг ашиглан хайгуулын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх эсвэл үр дүнг дүрслэн харуулах зорилгоор тусгай график үүсгэх боломжтой.
TensorBoard болон Matplotlib хоёулаа PyTorch гүнзгий сургалтын төслүүдэд өгөгдөл болон загвар гүйцэтгэлийг дүрслэн харуулахад ашиглаж болох үнэ цэнэтэй хэрэгсэл юм. Энэ хоёрын хоорондох сонголт нь шинжилгээний тусгай хэрэгцээ шаардлагаас шалтгаална, TensorBoard нь гүнзгий суралцах даалгавруудад зориулсан тусгай функцуудыг санал болгодог ба Matplotlib нь ерөнхий зориулалтын зураглалыг олон талт байдлаар хангадаг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах:
- Хэрэв хүн эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээн дэх өнгөт дүрсийг танихыг хүсвэл саарал масштабтай зургийг дахин танихдаа өөр хэмжээс нэмэх шаардлагатай юу?
- Идэвхжүүлэх функц нь тархины мэдрэлийн эсийг асаалттай дуурайдаг эсвэл үгүй гэж үзэж болох уу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Дээжээс гадуурх алдагдал нь баталгаажуулалтын алдагдал мөн үү?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Энэ санал үнэн үү эсвэл худал уу "Мэдрэлийн сүлжээг ангилахын тулд үр дүн нь ангиудын хоорондох магадлалын хуваарилалт байх ёстой."
- PyTorch дахь олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг ажиллуулах нь маш энгийн процесс мөн үү?
- Ердийн мэдрэлийн сүлжээг бараг 30 тэрбум хувьсагчийн функцтэй харьцуулж болох уу?
- Хамгийн том эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ юу вэ?
- Хэрэв оролт нь ViTPose-ийн гаралт болох дулааны зураглалыг хадгалах numpy массивуудын жагсаалт бөгөөд numpy файл бүрийн хэлбэр нь үндсэн 1 гол цэгт тохирох [17, 64, 48, 17] байвал ямар алгоритмыг ашиглаж болох вэ?
Python болон PyTorch ашиглан EITC/AI/DLPP гүнзгий суралцахаас илүү олон асуулт, хариултыг харна уу.