Када обучавате конволуциону неуронску мрежу (ЦНН) користећи ПиТорцх, постоји неколико неопходних библиотека које треба да се увезу. Ове библиотеке пружају основне функционалности за изградњу и обуку ЦНН модела. У овом одговору ћемо разговарати о главним библиотекама које се обично користе у области дубоког учења за обуку ЦНН-а са ПиТорцх-ом.
1. ПиТорцх:
ПиТорцх је популаран опен-соурце оквир дубоког учења који пружа широк спектар алата и функционалности за изградњу и обуку неуронских мрежа. Широко се користи у заједници дубоког учења због своје флексибилности и ефикасности. Да бисте обучили ЦНН користећи ПиТорцх, потребно је да увезете ПиТорцх библиотеку, што се може урадити помоћу следеће изјаве за увоз:
python import torch
2. торцхвисион:
торцхвисион је ПиТорцх пакет који обезбеђује скупове података, моделе и трансформације посебно дизајниране за задатке компјутерског вида. Укључује популарне скупове података као што су МНИСТ, ЦИФАР-10 и ИмагеНет, као и унапред обучене моделе као што су ВГГ, РесНет и АлекНет. Да бисте користили функционалност торцхвисион-а, потребно је да га увезете на следећи начин:
python import torchvision
3. бакља.нн:
торцх.нн је подпакет ПиТорцх-а који обезбеђује класе и функције за изградњу неуронских мрежа. Укључује различите слојеве, функције активације, функције губитка и алгоритме оптимизације. Када обучавате ЦНН, потребно је да увезете модул торцх.нн да бисте дефинисали архитектуру ваше мреже. Изјава о увозу за торцх.нн је следећа:
python import torch.nn as nn
4. бакља.оптим:
торцх.оптим је још један подпакет ПиТорцх-а који обезбеђује различите алгоритме оптимизације за обуку неуронских мрежа. Укључује популарне алгоритме за оптимизацију као што су Стохастички Градиент Десцент (СГД), Адам и РМСпроп. Да бисте увезли модул торцх.оптим, можете користити следећу наредбу за увоз:
python import torch.optim as optim
5. торцх.утилс.дата:
торцх.утилс.дата је ПиТорцх пакет који пружа алате за учитавање и претходну обраду података. Укључује класе и функције за креирање прилагођених скупова података, учитавача података и трансформације података. Када обучавате ЦНН, често морате да учитате и унапред обрадите своје податке о обуци користећи функционалности које пружа торцх.утилс.дата. Да бисте увезли модул торцх.утилс.дата, можете користити следећу наредбу за увоз:
python import torch.utils.data as data
6. торцх.утилс.тенсорбоард:
торцх.утилс.тенсорбоард је подпакет ПиТорцх-а који пружа алате за визуелизацију напретка тренинга и резултата користећи ТенсорБоард. ТенсорБоард је алатка заснована на вебу која вам омогућава да надгледате и анализирате различите аспекте вашег процеса обуке, као што су криве губитака, криве тачности и мрежне архитектуре. Да бисте увезли модул торцх.утилс.тенсорбоард, можете користити следећу наредбу за увоз:
python import torch.utils.tensorboard as tb
Ово су главне библиотеке које се обично користе када обучавате ЦНН користећи ПиТорцх. Међутим, у зависности од специфичних захтева вашег пројекта, можда ћете морати да увезете додатне библиотеке или модуле. Увек је добра пракса погледати званичну документацију ПиТорцх-а и других релевантних библиотека за детаљније информације и примере.
Када обучавате ЦНН користећи ПиТорцх, потребно је да увезете саму ПиТорцх библиотеку, као и друге основне библиотеке као што су торцхвисион, торцх.нн, торцх.оптим, торцх.утилс.дата и торцх.утилс.тенсорбоард. Ове библиотеке пружају широк спектар функционалности за изградњу, обуку и визуелизацију ЦНН модела.
Остала недавна питања и одговори у вези Конволуциона неуронска мрежа (ЦНН):
- Која је највећа конволуциона неуронска мрежа направљена?
- Који су излазни канали?
- Шта значи број улазних канала (1. параметар нн.Цонв2д)?
- Које су неке уобичајене технике за побољшање перформанси ЦНН-а током обуке?
- Какав је значај величине групе у обуци ЦНН-а? Како то утиче на процес обуке?
- Зашто је важно поделити податке у скупове за обуку и валидацију? Колико података се обично додељује за валидацију?
- Како припремамо податке о обуци за ЦНН? Објасните кораке који су укључени.
- Која је сврха функције оптимизатора и губитка у обуци конволуционе неуронске мреже (ЦНН)?
- Зашто је важно пратити облик улазних података у различитим фазама током обуке ЦНН-а?
- Да ли се конволуцијски слојеви могу користити за податке који нису слике? Наведите пример.
Погледајте више питања и одговора у Цонволутион неуронској мрежи (ЦНН)