Prilikom obuke konvolucijske neuronske mreže (CNN) pomoću PyTorcha, postoji nekoliko potrebnih biblioteka koje je potrebno uvesti. Ove knjižnice pružaju bitne funkcionalnosti za izgradnju i obuku CNN modela. U ovom odgovoru raspravljat ćemo o glavnim bibliotekama koje se obično koriste u području dubokog učenja za obuku CNN-a s PyTorchom.
1.PyTorch:
PyTorch je popularan okvir za dubinsko učenje otvorenog koda koji pruža širok raspon alata i funkcionalnosti za izgradnju i obuku neuronskih mreža. Široko se koristi u zajednici dubokog učenja zbog svoje fleksibilnosti i učinkovitosti. Da biste obučili CNN koristeći PyTorch, trebate uvesti biblioteku PyTorch, što se može učiniti korištenjem sljedeće naredbe za uvoz:
python import torch
2. svjetiljka:
torchvision je PyTorch paket koji pruža skupove podataka, modele i transformacije posebno dizajnirane za zadatke računalnog vida. Uključuje popularne skupove podataka kao što su MNIST, CIFAR-10 i ImageNet, kao i unaprijed obučene modele kao što su VGG, ResNet i AlexNet. Da biste koristili funkcije torchvisiona, morate ga uvesti na sljedeći način:
python import torchvision
3. baklja.nn:
torch.nn je potpaket PyTorcha koji pruža klase i funkcije za izgradnju neuronskih mreža. Uključuje različite slojeve, funkcije aktivacije, funkcije gubitka i optimizacijske algoritme. Kada obučavate CNN, trebate uvesti modul torch.nn da definirate arhitekturu svoje mreže. Izjava uvoza za torch.nn je sljedeća:
python import torch.nn as nn
4. baklja.optimalno:
torch.optim je još jedan potpaket PyTorcha koji pruža razne optimizacijske algoritme za obuku neuronskih mreža. Uključuje popularne optimizacijske algoritme kao što su Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam i RMSprop. Za uvoz modula torch.optim možete upotrijebiti sljedeću izjavu o uvozu:
python import torch.optim as optim
5. torch.utils.data:
torch.utils.data je PyTorch paket koji pruža alate za učitavanje i pretprocesiranje podataka. Uključuje klase i funkcije za stvaranje prilagođenih skupova podataka, učitavača podataka i transformacija podataka. Kada obučavate CNN, često trebate učitati i pretprocesirati svoje podatke o obuci koristeći funkcionalnosti koje nudi torch.utils.data. Za uvoz modula torch.utils.data možete upotrijebiti sljedeću naredbu za uvoz:
python import torch.utils.data as data
6. torch.utils.tensorboard:
torch.utils.tensorboard je podpaket PyTorcha koji pruža alate za vizualizaciju napretka i rezultata treninga pomoću TensorBoarda. TensorBoard je alat temeljen na webu koji vam omogućuje praćenje i analizu različitih aspekata vašeg procesa treninga, kao što su krivulje gubitaka, krivulje točnosti i mrežne arhitekture. Za uvoz modula torch.utils.tensorboard možete upotrijebiti sljedeću naredbu za uvoz:
python import torch.utils.tensorboard as tb
Ovo su glavne biblioteke koje se obično koriste za obuku CNN-a pomoću PyTorcha. Međutim, ovisno o specifičnim zahtjevima vašeg projekta, možda ćete morati uvesti dodatne biblioteke ili module. Uvijek je dobra praksa pogledati službenu dokumentaciju PyTorcha i drugih relevantnih biblioteka za detaljnije informacije i primjere.
Kada obučavate CNN koristeći PyTorch, trebate uvesti samu biblioteku PyTorch, kao i druge bitne biblioteke kao što su torchvision, torch.nn, torch.optim, torch.utils.data i torch.utils.tensorboard. Ove biblioteke pružaju širok raspon funkcionalnosti za izgradnju, obuku i vizualizaciju CNN modela.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Konvolucijska neuronska mreža (CNN):
- Koja je najveća napravljena konvolucijska neuronska mreža?
- Koji su izlazni kanali?
- Što znači broj ulaznih kanala (prvi parametar nn.Conv1d)?
- Koje su neke uobičajene tehnike za poboljšanje performansi CNN-a tijekom obuke?
- Koja je važnost veličine serije u obuci CNN-a? Kako to utječe na trenažni proces?
- Zašto je važno podijeliti podatke u skupove za obuku i validaciju? Koliko se podataka obično dodjeljuje za provjeru valjanosti?
- Kako pripremamo podatke o obuci za CNN? Objasnite uključene korake.
- Koja je svrha optimizatora i funkcije gubitka u obučavanju konvolucijske neuronske mreže (CNN)?
- Zašto je važno pratiti oblik ulaznih podataka u različitim fazama tijekom obuke CNN-a?
- Mogu li se konvolucijski slojevi koristiti za podatke koji nisu slike? Navedite primjer.
Pogledajte više pitanja i odgovora u Convolution neural network (CNN)