Kun opettelet konvoluutiohermoverkkoa (CNN) PyTorchin avulla, useita tarpeellisia kirjastoja on tuotava. Nämä kirjastot tarjoavat tärkeitä toimintoja CNN-mallien rakentamiseen ja koulutukseen. Tässä vastauksessa keskustelemme tärkeimmistä kirjastoista, joita käytetään yleisesti syväoppimisen alalla CNN-verkkojen koulutukseen PyTorchin avulla.
1.PyTorch:
PyTorch on suosittu avoimen lähdekoodin syväoppimiskehys, joka tarjoaa laajan valikoiman työkaluja ja toimintoja hermoverkkojen rakentamiseen ja harjoittamiseen. Sitä käytetään laajasti syväoppimisyhteisössä sen joustavuuden ja tehokkuuden ansiosta. CNN:n kouluttamiseksi PyTorchin avulla sinun on tuotava PyTorch-kirjasto, mikä voidaan tehdä seuraavalla tuontikäskyllä:
python import torch
2. taskulamppu:
torchvision on PyTorch-paketti, joka tarjoaa tietojoukkoja, malleja ja muunnoksia, jotka on suunniteltu erityisesti tietokonenäkötehtäviin. Se sisältää suosittuja tietojoukkoja, kuten MNIST, CIFAR-10 ja ImageNet, sekä valmiita malleja, kuten VGG, ResNet ja AlexNet. Jotta voit käyttää torchvisionin toimintoja, sinun on tuotava se seuraavasti:
python import torchvision
3. taskulamppu.nn:
torch.nn on PyTorchin alipaketti, joka tarjoaa luokkia ja toimintoja hermoverkkojen rakentamiseen. Se sisältää erilaisia kerroksia, aktivointitoimintoja, häviötoimintoja ja optimointialgoritmeja. Kun koulutat CNN:ää, sinun on tuotava torch.nn-moduuli verkkosi arkkitehtuurin määrittämiseksi. Torch.nn:n tuontilauseke on seuraava:
python import torch.nn as nn
4. taskulamppu.optim:
torch.optim on toinen PyTorchin alipaketti, joka tarjoaa erilaisia optimointialgoritmeja hermoverkkojen koulutukseen. Se sisältää suosittuja optimointialgoritmeja, kuten Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam ja RMSprop. Voit tuoda torch.optim-moduulin käyttämällä seuraavaa tuontilauseketta:
python import torch.optim as optim
5. torch.utils.data:
torch.utils.data on PyTorch-paketti, joka tarjoaa työkaluja tietojen lataamiseen ja esikäsittelyyn. Se sisältää luokkia ja toimintoja mukautettujen tietojoukkojen, tiedonlataajien ja datamuunnosten luomiseen. Kun harjoittelet CNN:ää, sinun on usein ladattava ja esikäsiteltävä harjoitustietosi käyttämällä torch.utils.data-sivuston tarjoamia toimintoja. Voit tuoda torch.utils.data-moduulin käyttämällä seuraavaa tuontikäskyä:
python import torch.utils.data as data
6. torch.utils.tensorboard:
torch.utils.tensorboard on PyTorchin alipaketti, joka tarjoaa työkaluja harjoituksen edistymisen ja tulosten visualisointiin TensorBoardin avulla. TensorBoard on verkkopohjainen työkalu, jonka avulla voit seurata ja analysoida harjoitteluprosessisi eri puolia, kuten häviökäyriä, tarkkuuskäyriä ja verkkoarkkitehtuuria. Voit tuoda torch.utils.tensorboard-moduulin käyttämällä seuraavaa tuontilauseketta:
python import torch.utils.tensorboard as tb
Nämä ovat tärkeimmät kirjastot, joita käytetään yleisesti koulutettaessa CNN:ää PyTorchin avulla. Projektin erityisvaatimuksista riippuen saatat kuitenkin joutua tuomaan lisää kirjastoja tai moduuleja. Tarkempia tietoja ja esimerkkejä on aina hyvä etsiä PyTorchin ja muiden asiaankuuluvien kirjastojen virallisesta dokumentaatiosta.
Kun koulutat CNN:ää PyTorchin avulla, sinun on tuotava itse PyTorch-kirjasto sekä muut olennaiset kirjastot, kuten torchvision, torch.nn, torch.optim, torch.utils.data ja torch.utils.tensorboard. Nämä kirjastot tarjoavat laajan valikoiman toimintoja CNN-mallien rakentamiseen, koulutukseen ja visualisointiin.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Konvoluutio-hermoverkko (CNN):
- Mikä on suurin tehty konvoluutiohermoverkko?
- Mitkä ovat ulostulokanavat?
- Mitä tarkoittaa tulokanavien lukumäärä (nn.Conv1d:n ensimmäinen parametri)?
- Mitkä ovat yleisiä tekniikoita CNN:n suorituskyvyn parantamiseksi harjoittelun aikana?
- Mikä on erän koon merkitys CNN:n koulutuksessa? Miten se vaikuttaa koulutusprosessiin?
- Miksi on tärkeää jakaa tiedot koulutus- ja validointisarjoiksi? Kuinka paljon dataa yleensä varataan validointiin?
- Kuinka valmistelemme koulutustiedot CNN:lle? Selitä asiaan liittyvät vaiheet.
- Mikä on optimointi- ja häviöfunktion tarkoitus konvoluutiohermoverkon (CNN) koulutuksessa?
- Miksi on tärkeää seurata syötetietojen muotoa CNN:n koulutuksen eri vaiheissa?
- Voidaanko konvoluutiokerroksia käyttää muulle datalle kuin kuville? Anna esimerkki.
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia Convolution-hermoverkossa (CNN)