PyTorchi abil konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) treenimisel on mitu vajalikku teeki, mis tuleb importida. Need teegid pakuvad olulisi funktsioone CNN-i mudelite ehitamiseks ja koolitamiseks. Selles vastuses käsitleme peamisi teeke, mida tavaliselt kasutatakse süvaõppe valdkonnas CNN-ide koolitamiseks PyTorchiga.
1. PyTorch:
PyTorch on populaarne avatud lähtekoodiga süvaõpperaamistik, mis pakub laias valikus tööriistu ja funktsioone närvivõrkude loomiseks ja treenimiseks. Tänu selle paindlikkusele ja tõhususele kasutatakse seda laialdaselt süvaõppekogukonnas. PyTorchi abil CNN-i koolitamiseks peate importima PyTorchi teegi, mida saab teha järgmise impordilause abil:
python import torch
2. tõrvikuvisioon:
torchvision on PyTorchi pakett, mis pakub andmekogumeid, mudeleid ja teisendusi, mis on spetsiaalselt loodud arvutinägemise ülesannete jaoks. See sisaldab populaarseid andmekogumeid nagu MNIST, CIFAR-10 ja ImageNet, aga ka eelkoolitatud mudeleid, nagu VGG, ResNet ja AlexNet. Torchvisioni funktsioonide kasutamiseks peate selle importima järgmiselt:
python import torchvision
3. tõrvik.nn:
torch.nn on PyTorchi alampakett, mis pakub klasse ja funktsioone närvivõrkude loomiseks. See sisaldab erinevaid kihte, aktiveerimisfunktsioone, kadufunktsioone ja optimeerimisalgoritme. CNN-i koolitamisel peate oma võrgu arhitektuuri määratlemiseks importima mooduli torch.nn. Torch.nn impordiavaldus on järgmine:
python import torch.nn as nn
4. taskulamp.optim:
torch.optim on PyTorchi teine alampakett, mis pakub erinevaid optimeerimisalgoritme närvivõrkude treenimiseks. See sisaldab populaarseid optimeerimisalgoritme, nagu Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam ja RMSprop. Mooduli torch.optim importimiseks võite kasutada järgmist impordilauset:
python import torch.optim as optim
5. torch.utils.data:
torch.utils.data on PyTorchi pakett, mis pakub tööriistu andmete laadimiseks ja eeltöötluseks. See sisaldab klasse ja funktsioone kohandatud andmekogumite, andmelaadijate ja andmete teisenduste loomiseks. CNN-i treenimisel peate sageli oma treeningandmeid laadima ja eeltöötlema, kasutades torch.utils.data pakutavaid funktsioone. Mooduli torch.utils.data importimiseks saate kasutada järgmist impordilauset:
python import torch.utils.data as data
6. torch.utils.tensorboard:
torch.utils.tensorboard on PyTorchi alampakett, mis pakub tööriistu treeningu edenemise ja tulemuste visualiseerimiseks TensorBoardi abil. TensorBoard on veebipõhine tööriist, mis võimaldab jälgida ja analüüsida oma treeningprotsessi erinevaid aspekte, nagu kaotuskõverad, täpsuskõverad ja võrguarhitektuurid. Mooduli torch.utils.tensorboard importimiseks saate kasutada järgmist impordilauset:
python import torch.utils.tensorboard as tb
Need on peamised teegid, mida tavaliselt kasutatakse PyTorchi abil CNN-i koolitamisel. Kuid olenevalt teie projekti spetsiifilistest nõuetest peate võib-olla importima täiendavaid teeke või mooduleid. Täpsema teabe ja näidete saamiseks on alati hea tava vaadata PyTorchi ja teiste asjakohaste teekide ametlikku dokumentatsiooni.
PyTorchi abil CNN-i koolitamisel peate importima PyTorchi teegi enda ja ka muud olulised teegid, nagu torchvision, torch.nn, torch.optim, torch.utils.data ja torch.utils.tensorboard. Need teegid pakuvad laias valikus funktsioone CNN-i mudelite ehitamiseks, treenimiseks ja visualiseerimiseks.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Konversiooni närvivõrk (CNN):
- Mis on suurim konvolutsiooniline närvivõrk?
- Mis on väljundkanalid?
- Mida tähendab sisendkanalite arv (nn.Conv1d 2. parameeter)?
- Millised on mõned levinumad tehnikad CNN-i jõudluse parandamiseks treeningu ajal?
- Mis tähtsus on partii suurusel CNN-i koolitamisel? Kuidas see treeningprotsessi mõjutab?
- Miks on oluline jagada andmed koolitus- ja valideerimiskomplektideks? Kui palju andmeid tavaliselt kinnitamiseks eraldatakse?
- Kuidas me CNN-i jaoks koolitusandmeid ette valmistame? Selgitage kaasatud samme.
- Mis on optimeerija ja kadufunktsiooni eesmärk konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) treenimisel?
- Miks on CNN-i treenimise ajal oluline jälgida sisendandmete kuju erinevatel etappidel?
- Kas konvolutsioonikihte saab kasutada muude andmete kui piltide jaoks? Tooge näide.
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid Convolutioni närvivõrgus (CNN)