Dum trejnado de Convolutional Neural Network (CNN) uzante PyTorch, ekzistas pluraj necesaj bibliotekoj, kiuj devas esti importitaj. Ĉi tiuj bibliotekoj disponigas esencajn funkciojn por konstrui kaj trejni CNN-modelojn. En ĉi tiu respondo, ni diskutos la ĉefajn bibliotekojn, kiuj estas kutime uzataj en la kampo de profunda lernado por trejnado de CNN-oj kun PyTorch.
1. PyTorch:
PyTorch estas populara malfermfonta profunda lernadkadro kiu disponigas larĝan gamon de iloj kaj funkcioj por konstrui kaj trejni neŭralaj retoj. Ĝi estas vaste uzata en la profunda lernadkomunumo pro sia fleksebleco kaj efikeco. Por trejni CNN uzante PyTorch, vi devas importi la PyTorch-bibliotekon, kio povas esti farita per la sekva import-deklaro:
python import torch
2. torĉvido:
torchvision estas PyTorch-pakaĵo kiu disponigas datenojn, modelojn, kaj transformojn specife dizajnitajn por komputilvidaj taskoj. Ĝi inkluzivas popularajn datumajn arojn kiel MNIST, CIFAR-10 kaj ImageNet, same kiel antaŭtrejnitajn modelojn kiel VGG, ResNet kaj AlexNet. Por uzi la funkciojn de torchvision, vi devas importi ĝin jene:
python import torchvision
3. torĉo.nn:
torch.nn estas subpako de PyTorch kiu disponigas klasojn kaj funkciojn por konstrui neŭralaj retoj. Ĝi inkluzivas diversajn tavolojn, aktivigajn funkciojn, perdfunkciojn kaj optimumigajn algoritmojn. Trejnante CNN, vi devas importi la torch.nn-modulon por difini la arkitekturon de via reto. La import-deklaro por torch.nn estas jena:
python import torch.nn as nn
4. torĉo.optim:
torch.optim estas alia subpako de PyTorch kiu disponigas diversajn optimumigajn algoritmojn por trejnado de neŭralaj retoj. Ĝi inkluzivas popularajn optimumigajn algoritmojn kiel Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam kaj RMSprop. Por importi la torch.optim-modulon, vi povas uzi la jenan importan deklaron:
python import torch.optim as optim
5. torch.utils.data:
torch.utils.data estas PyTorch-pakaĵo, kiu disponigas ilojn por datumŝarĝado kaj antaŭprilaborado. Ĝi inkluzivas klasojn kaj funkciojn por krei kutimajn datumajn arojn, datumajn ŝargilojn kaj datumajn transformojn. Trejnante CNN, vi ofte bezonas ŝarĝi kaj antaŭprilabori viajn trejnajn datumojn uzante la funkciojn provizitajn de torch.utils.data. Por importi la modulon torch.utils.data, vi povas uzi la jenan import-deklaron:
python import torch.utils.data as data
6. torch.utils.tensorboard:
torch.utils.tensorboard estas subpako de PyTorch, kiu provizas ilojn por bildigi trejnadon kaj rezultojn per TensorBoard. TensorBoard estas ret-bazita ilo, kiu permesas vin kontroli kaj analizi diversajn aspektojn de via trejna procezo, kiel perdkurboj, precizeckurboj kaj retaj arkitekturoj. Por importi la modulon torch.utils.tensorboard, vi povas uzi la jenan import-deklaron:
python import torch.utils.tensorboard as tb
Ĉi tiuj estas la ĉefaj bibliotekoj, kiuj estas kutime uzataj dum trejnado de CNN uzante PyTorch. Tamen, depende de la specifaj postuloj de via projekto, vi eble bezonos importi pliajn bibliotekojn aŭ modulojn. Ĉiam estas bona praktiko raporti al la oficiala dokumentaro de PyTorch kaj aliaj koncernaj bibliotekoj por pli detalaj informoj kaj ekzemploj.
Trejnante CNN uzante PyTorch, vi devas importi la PyTorch-bibliotekon mem, same kiel aliajn esencajn bibliotekojn kiel torchvision, torch.nn, torch.optim, torch.utils.data kaj torch.utils.tensorboard. Ĉi tiuj bibliotekoj disponigas larĝan gamon de funkcioj por konstruado, trejnado kaj bildigado de CNN-modeloj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Konvola neŭrala reto (CNN):
- Kio estas la plej granda konvolucia neŭrala reto farita?
- Kio estas la eligkanaloj?
- Kio estas la signifo de nombro da eniga Kanaloj (la unua parametro de nn.Conv1d)?
- Kio estas kelkaj oftaj teknikoj por plibonigi la agadon de CNN dum trejnado?
- Kio estas la signifo de la aro-grandeco en trejnado de CNN? Kiel ĝi influas la trejnadon?
- Kial gravas dividi la datumojn en arojn de trejnado kaj validigo? Kiom da datumoj estas kutime asignitaj por validumado?
- Kiel ni preparas la trejnajn datumojn por CNN? Klarigu la paŝojn implikitajn.
- Kio estas la celo de la optimumigilo kaj perda funkcio en trejnado de konvolucia neŭrala reto (CNN)?
- Kial gravas monitori la formon de la enigo-datumoj en malsamaj stadioj dum trejnado de CNN?
- Ĉu konvoluciaj tavoloj povas esti uzataj por datumoj krom bildoj? Donu ekzemplon.
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Convolution-neŭrala reto (CNN)