Wanneer 'n Convolutional Neural Network (CNN) opgelei word met PyTorch, is daar verskeie nodige biblioteke wat ingevoer moet word. Hierdie biblioteke bied noodsaaklike funksies vir die bou en opleiding van CNN-modelle. In hierdie antwoord sal ons die hoofbiblioteke bespreek wat algemeen gebruik word in die veld van diep leer vir opleiding van CNN's met PyTorch.
1. PyTorch:
PyTorch is 'n gewilde oopbron-diep-leerraamwerk wat 'n wye reeks gereedskap en funksies bied vir die bou en opleiding van neurale netwerke. Dit word wyd gebruik in die diep leergemeenskap vanweë die buigsaamheid en doeltreffendheid daarvan. Om 'n CNN met PyTorch op te lei, moet jy die PyTorch-biblioteek invoer, wat gedoen kan word met die volgende invoerstelling:
python import torch
2. fakkelvisie:
torchvision is 'n PyTorch-pakket wat datastelle, modelle en transformasies verskaf wat spesifiek ontwerp is vir rekenaarvisietake. Dit sluit gewilde datastelle soos MNIST, CIFAR-10 en ImageNet in, sowel as vooraf opgeleide modelle soos VGG, ResNet en AlexNet. Om die funksies van torchvision te gebruik, moet u dit soos volg invoer:
python import torchvision
3. fakkel.nn:
torch.nn is 'n subpakket van PyTorch wat klasse en funksies verskaf vir die bou van neurale netwerke. Dit bevat verskeie lae, aktiveringsfunksies, verliesfunksies en optimaliseringsalgoritmes. Wanneer jy 'n CNN oplei, moet jy die torch.nn-module invoer om die argitektuur van jou netwerk te definieer. Die invoerverklaring vir torch.nn is soos volg:
python import torch.nn as nn
4. fakkel.optim:
torch.optim is nog 'n subpakket van PyTorch wat verskeie optimeringsalgoritmes bied vir die opleiding van neurale netwerke. Dit bevat gewilde optimaliseringsalgoritmes soos Stogastiese Gradient Descent (SGD), Adam en RMSprop. Om die torch.optim-module in te voer, kan jy die volgende invoerstelling gebruik:
python import torch.optim as optim
5. torch.utils.data:
torch.utils.data is 'n PyTorch-pakket wat gereedskap verskaf vir data-laai en voorafverwerking. Dit bevat klasse en funksies vir die skep van pasgemaakte datastelle, datalaaiers en datatransformasies. Wanneer jy 'n CNN oplei, moet jy dikwels jou opleidingsdata laai en vooraf verwerk met behulp van die funksies wat deur torch.utils.data verskaf word. Om die torch.utils.data-module in te voer, kan jy die volgende invoerstelling gebruik:
python import torch.utils.data as data
6. torch.utils.tensorboard:
torch.utils.tensorboard is 'n subpakket van PyTorch wat gereedskap verskaf om opleidingsvordering en -resultate met behulp van TensorBoard te visualiseer. TensorBoard is 'n webgebaseerde hulpmiddel waarmee u verskeie aspekte van u opleidingsproses kan monitor en ontleed, soos verlieskurwes, akkuraatheidskurwes en netwerkargitekture. Om die torch.utils.tensorboard-module in te voer, kan jy die volgende invoerstelling gebruik:
python import torch.utils.tensorboard as tb
Dit is die hoofbiblioteke wat algemeen gebruik word wanneer 'n CNN met PyTorch opgelei word. Afhangende van die spesifieke vereistes van jou projek, sal jy dalk bykomende biblioteke of modules moet invoer. Dit is altyd 'n goeie praktyk om na die amptelike dokumentasie van PyTorch en ander relevante biblioteke te verwys vir meer gedetailleerde inligting en voorbeelde.
Wanneer jy 'n CNN met PyTorch oplei, moet jy die PyTorch-biblioteek self invoer, sowel as ander noodsaaklike biblioteke soos torchvision, torch.nn, torch.optim, torch.utils.data en torch.utils.tensorboard. Hierdie biblioteke bied 'n wye reeks funksies vir die bou, opleiding en visualisering van CNN-modelle.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Neurale netwerk vir konvolusie (CNN):
- Wat is die grootste konvolusionele neurale netwerk wat gemaak is?
- Wat is die uitsetkanale?
- Wat is die betekenis van aantal invoerkanale (die 1ste parameter van nn.Conv2d)?
- Wat is 'n paar algemene tegnieke om die prestasie van 'n CNN tydens opleiding te verbeter?
- Wat is die betekenis van die groepgrootte in die opleiding van 'n CNN? Hoe beïnvloed dit die opleidingsproses?
- Waarom is dit belangrik om die data in opleiding- en valideringsstelle te verdeel? Hoeveel data word tipies vir validering toegeken?
- Hoe berei ons die opleidingsdata vir 'n CNN voor? Verduidelik die betrokke stappe.
- Wat is die doel van die optimaliseerder- en verliesfunksie in die opleiding van 'n konvolusionele neurale netwerk (CNN)?
- Waarom is dit belangrik om die vorm van die invoerdata op verskillende stadiums te monitor tydens die opleiding van 'n CNN?
- Kan konvolusionele lae vir ander data as beelde gebruik word? Gee 'n voorbeeld.
Bekyk meer vrae en antwoorde in Convolution neurale netwerk (CNN)