PyTorch ашиглан Convolutional Neural Network (CNN)-ийг сургахдаа импортлох шаардлагатай хэд хэдэн номын сангууд байдаг. Эдгээр номын сан нь CNN загваруудыг бүтээх, сургахад зайлшгүй шаардлагатай функцуудыг хангадаг. Энэ хариултанд бид CNN-ийг PyTorch-ээр сургахад гүнзгий суралцах чиглэлээр өргөн хэрэглэгддэг гол сангуудын талаар ярилцах болно.
1. PyTorch:
PyTorch бол мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургах өргөн хүрээний хэрэгсэл, функцээр хангадаг алдартай нээлттэй эхийн гүнзгий сургалтын систем юм. Энэ нь уян хатан, үр ашигтай байдаг тул гүнзгий суралцах нийгэмлэгт өргөн хэрэглэгддэг. PyTorch ашиглан CNN сургахын тулд та PyTorch номын санг импортлох шаардлагатай бөгөөд үүнийг дараах импортын мэдэгдлийг ашиглан хийж болно.
python import torch
2. бамбар харах:
torchvision нь компьютерийн харааны ажилд тусгайлан зориулсан өгөгдлийн багц, загвар, хувиргалтыг өгдөг PyTorch багц юм. Үүнд MNIST, CIFAR-10, ImageNet зэрэг алдартай мэдээллийн багцууд, мөн VGG, ResNet, AlexNet зэрэг урьдчилан бэлтгэгдсэн загварууд багтдаг. Torchvision-ийн функцуудыг ашиглахын тулд та үүнийг дараах байдлаар импортлох хэрэгтэй.
python import torchvision
3. бамбар.nn:
torch.nn нь PyTorch-ийн дэд багц бөгөөд мэдрэлийн сүлжээг бий болгоход зориулагдсан анги, функцуудыг өгдөг. Үүнд янз бүрийн давхарга, идэвхжүүлэх функц, алдагдлын функц, оновчлолын алгоритм орно. CNN-г сургахдаа сүлжээнийхээ архитектурыг тодорхойлохын тулд torch.nn модулийг импортлох хэрэгтэй. torch.nn-ийн импортын мэдэгдэл дараах байдалтай байна.
python import torch.nn as nn
4. torch.optim:
torch.optim нь мэдрэлийн сүлжээг сургах янз бүрийн оновчлолын алгоритмуудыг хангадаг PyTorch-ийн өөр нэг дэд багц юм. Энэ нь Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, RMSprop зэрэг алдартай оновчлолын алгоритмуудыг агуулдаг. Torch.optim модулийг импортлохын тулд та дараах импортын мэдэгдлийг ашиглаж болно.
python import torch.optim as optim
5. torch.utils.data:
torch.utils.data нь өгөгдөл ачаалах, урьдчилан боловсруулах хэрэгслүүдээр хангадаг PyTorch багц юм. Энэ нь захиалгат өгөгдлийн багц үүсгэх, өгөгдөл ачаалагч, өгөгдөл хувиргах анги, функцуудыг агуулдаг. CNN-г сургахдаа torch.utils.data-аас өгсөн функцуудыг ашиглан сургалтын мэдээллээ ачаалж, урьдчилан боловсруулах шаардлагатай болдог. Torch.utils.data модулийг импортлохын тулд та дараах импортын мэдэгдлийг ашиглаж болно.
python import torch.utils.data as data
6. torch.utils.tensorboard:
torch.utils.tensorboard нь PyTorch-ийн дэд багц бөгөөд TensorBoard ашиглан сургалтын явц, үр дүнг харуулах хэрэгслүүдээр хангадаг. TensorBoard нь алдагдлын муруй, нарийвчлалын муруй, сүлжээний архитектур гэх мэт сургалтын үйл явцынхаа янз бүрийн талыг хянаж, дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгодог вэбэд суурилсан хэрэгсэл юм. Torch.utils.tensorboard модулийг импортлохын тулд та дараах импортын мэдэгдлийг ашиглаж болно.
python import torch.utils.tensorboard as tb
Эдгээр нь PyTorch ашиглан CNN-ийг сургахад түгээмэл хэрэглэгддэг гол сангууд юм. Гэсэн хэдий ч, таны төслийн тодорхой шаардлагаас хамааран та нэмэлт номын сан эсвэл модулиудыг импортлох шаардлагатай байж магадгүй юм. Илүү нарийвчилсан мэдээлэл, жишээг авахын тулд PyTorch болон бусад холбогдох номын сангуудын албан ёсны баримт бичигт хандах нь үргэлж сайн туршлага юм.
PyTorch ашиглан CNN сургахдаа PyTorch номын сан болон torchvision, torch.nn, torch.optim, torch.utils.data, torch.utils.tensorboard зэрэг бусад чухал сангуудыг импортлох хэрэгтэй. Эдгээр номын сан нь CNN загварыг бүтээх, сургах, дүрслэн харуулах өргөн хүрээний функцуудыг хангадаг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN):
- Хамгийн том эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ юу вэ?
- Гаралтын сувгууд юу вэ?
- Оролтын сувгийн тоо (nn.Conv1d-ийн 2-р параметр) ямар утгатай вэ?
- Сургалтын үеэр CNN-ийн гүйцэтгэлийг сайжруулах нийтлэг аргууд юу вэ?
- CNN-ийг сургахад багцын хэмжээ ямар ач холбогдолтой вэ? Энэ нь сургалтын үйл явцад хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
- Өгөгдлийг сургалт, баталгаажуулалтын багц болгон хуваах нь яагаад чухал вэ? Баталгаажуулахад ихэвчлэн хэр их өгөгдөл хуваарилагддаг вэ?
- Бид CNN-д зориулсан сургалтын мэдээллийг хэрхэн бэлтгэх вэ? Холбогдох алхмуудыг тайлбарлана уу.
- Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээг (CNN) сургахад оновчтой болгох, алдагдлын функцийн зорилго юу вэ?
- CNN-ийг сургах явцад оролтын өгөгдлийн хэлбэрийг янз бүрийн үе шатанд хянах нь яагаад чухал вэ?
- Зурагнаас бусад өгөгдөлд эвхэгддэг давхаргыг ашиглаж болох уу? Жишээ үзүүлнэ үү.
Convolution neural network (CNN) дээрх бусад асуулт, хариултыг харах