კონვოლუციური ნერვული ქსელის (CNN) სწავლებისას PyTorch-ის გამოყენებით, არის რამდენიმე აუცილებელი ბიბლიოთეკა, რომლებიც უნდა იყოს იმპორტირებული. ეს ბიბლიოთეკები უზრუნველყოფენ აუცილებელ ფუნქციებს CNN-ის მოდელების შესაქმნელად და ტრენინგისთვის. ამ პასუხში ჩვენ განვიხილავთ მთავარ ბიბლიოთეკებს, რომლებიც ჩვეულებრივ გამოიყენება ღრმა სწავლების სფეროში, CNN-ების ტრენინგისთვის PyTorch-ით.
1. PyTorch:
PyTorch არის პოპულარული ღია წყარო ღრმა სწავლების ჩარჩო, რომელიც უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებისა და ფუნქციების ფართო სპექტრს ნერვული ქსელების შესაქმნელად და სწავლებისთვის. იგი ფართოდ გამოიყენება ღრმა სწავლის საზოგადოებაში მისი მოქნილობისა და ეფექტურობის გამო. PyTorch-ის გამოყენებით CNN-ის მოსამზადებლად, საჭიროა PyTorch ბიბლიოთეკის იმპორტი, რაც შეიძლება გაკეთდეს შემდეგი იმპორტის განცხადების გამოყენებით:
python import torch
2. ჩირაღდნის ხედვა:
torchvision არის PyTorch პაკეტი, რომელიც უზრუნველყოფს მონაცემთა ნაკრებებს, მოდელებსა და ტრანსფორმაციებს, რომლებიც სპეციალურად შექმნილია კომპიუტერული ხედვის ამოცანებისთვის. იგი მოიცავს პოპულარულ მონაცემთა ნაკრებებს, როგორიცაა MNIST, CIFAR-10 და ImageNet, ასევე წინასწარ მომზადებულ მოდელებს, როგორიცაა VGG, ResNet და AlexNet. ჩირაღდნის ფუნქციების გამოსაყენებლად, თქვენ უნდა შემოიტანოთ იგი შემდეგნაირად:
python import torchvision
3. torch.nn:
torch.nn არის PyTorch-ის ქვეპაკეტი, რომელიც უზრუნველყოფს კლასებს და ფუნქციებს ნერვული ქსელების შესაქმნელად. იგი მოიცავს სხვადასხვა ფენებს, აქტივაციის ფუნქციებს, დაკარგვის ფუნქციებს და ოპტიმიზაციის ალგორითმებს. CNN-ის მომზადებისას, თქვენ უნდა შემოიტანოთ torch.nn მოდული თქვენი ქსელის არქიტექტურის დასადგენად. torch.nn-ის იმპორტის განცხადება შემდეგია:
python import torch.nn as nn
4. torch.optim:
torch.optim არის PyTorch-ის კიდევ ერთი ქვეპაკეტი, რომელიც უზრუნველყოფს სხვადასხვა ოპტიმიზაციის ალგორითმს ნერვული ქსელების მომზადებისთვის. იგი მოიცავს პოპულარულ ოპტიმიზაციის ალგორითმებს, როგორიცაა Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam და RMSprop. torch.optim მოდულის იმპორტისთვის შეგიძლიათ გამოიყენოთ შემდეგი იმპორტის განცხადება:
python import torch.optim as optim
5. torch.utils.data:
torch.utils.data არის PyTorch პაკეტი, რომელიც უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებს მონაცემთა ჩატვირთვისა და წინასწარი დამუშავებისთვის. იგი მოიცავს კლასებსა და ფუნქციებს პერსონალური მონაცემთა ნაკრების, მონაცემთა დამტვირთავებისა და მონაცემთა ტრანსფორმაციის შესაქმნელად. CNN-ის მომზადებისას, ხშირად გჭირდებათ თქვენი ტრენინგის მონაცემების ჩატვირთვა და წინასწარ დამუშავება torch.utils.data-ის მიერ მოწოდებული ფუნქციების გამოყენებით. torch.utils.data მოდულის იმპორტისთვის, შეგიძლიათ გამოიყენოთ შემდეგი იმპორტის განცხადება:
python import torch.utils.data as data
6. torch.utils.tensorboard:
torch.utils.tensorboard არის PyTorch-ის ქვეპაკეტი, რომელიც უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებს ვარჯიშის პროგრესისა და შედეგების ვიზუალიზაციისთვის TensorBoard-ის გამოყენებით. TensorBoard არის ვებ-ზე დაფუძნებული ინსტრუმენტი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ აკონტროლოთ და გაანალიზოთ თქვენი სასწავლო პროცესის სხვადასხვა ასპექტები, როგორიცაა დანაკარგების მრუდები, სიზუსტის მრუდები და ქსელის არქიტექტურა. torch.utils.tensorboard მოდულის იმპორტისთვის, შეგიძლიათ გამოიყენოთ შემდეგი იმპორტის განცხადება:
python import torch.utils.tensorboard as tb
ეს არის ძირითადი ბიბლიოთეკები, რომლებიც ჩვეულებრივ გამოიყენება CNN-ის სწავლებისას PyTorch-ის გამოყენებით. თუმცა, თქვენი პროექტის სპეციფიკური მოთხოვნებიდან გამომდინარე, შეიძლება დაგჭირდეთ დამატებითი ბიბლიოთეკების ან მოდულების იმპორტი. ყოველთვის კარგი პრაქტიკაა PyTorch-ისა და სხვა შესაბამისი ბიბლიოთეკების ოფიციალური დოკუმენტაციის მითითება უფრო დეტალური ინფორმაციისა და მაგალითებისთვის.
როდესაც ამზადებთ CNN-ს PyTorch-ის გამოყენებით, თქვენ უნდა შემოიტანოთ თავად PyTorch ბიბლიოთეკა, ისევე როგორც სხვა აუცილებელი ბიბლიოთეკები, როგორიცაა torchvision, torch.nn, torch.optim, torch.utils.data და torch.utils.tensorboard. ეს ბიბლიოთეკები უზრუნველყოფენ ფუნქციების ფართო სპექტრს CNN-ის მოდელების შესაქმნელად, ტრენინგისა და ვიზუალიზაციისთვის.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები კონვოლუციური ნერვული ქსელი (CNN):
- რა არის შექმნილი ყველაზე დიდი კონვოლუციური ნერვული ქსელი?
- რა არის გამომავალი არხები?
- რას ნიშნავს შეყვანის არხების რაოდენობა (nn.Conv1d-ის 2-ლი პარამეტრი)?
- რა არის რამდენიმე გავრცელებული ტექნიკა ტრენინგის დროს CNN-ის მუშაობის გასაუმჯობესებლად?
- რა მნიშვნელობა აქვს სერიის ზომას CNN-ის ტრენინგში? როგორ მოქმედებს ეს სასწავლო პროცესზე?
- რატომ არის მნიშვნელოვანი მონაცემების დაყოფა სასწავლო და ვალიდაციის ნაკრებებად? რამდენი მონაცემია, როგორც წესი, გამოყოფილი ვალიდაციისთვის?
- როგორ მოვამზადოთ ტრენინგის მონაცემები CNN-ისთვის? ახსენით ჩართული ნაბიჯები.
- რა არის ოპტიმიზატორისა და დაკარგვის ფუნქციის დანიშნულება კონვოლუციური ნერვული ქსელის (CNN) ტრენინგში?
- რატომ არის მნიშვნელოვანი CNN-ის ტრენინგის დროს შეყვანის მონაცემების ფორმის მონიტორინგი სხვადასხვა ეტაპზე?
- შესაძლებელია თუ არა კონვოლუციური ფენების გამოყენება სურათების გარდა სხვა მონაცემებისთვის? მიეცით მაგალითი.
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი Convolution ნეირონულ ქსელში (CNN)