Nalika latihan Convolutional Neural Network (CNN) nggunakake PyTorch, ana sawetara perpustakaan perlu sing kudu diimpor. Pustaka kasebut nyedhiyakake fungsi penting kanggo mbangun lan nglatih model CNN. Ing jawaban iki, kita bakal ngrembug perpustakaan utama sing umum digunakake ing bidang sinau jero kanggo latihan CNN karo PyTorch.
1. PyTorch:
PyTorch minangka kerangka sinau jero open-source populer sing nyedhiyakake macem-macem alat lan fungsi kanggo mbangun lan nglatih jaringan saraf. Iki digunakake kanthi akeh ing komunitas sinau jero amarga keluwesan lan efisiensi. Kanggo nglatih CNN nggunakake PyTorch, sampeyan kudu ngimpor perpustakaan PyTorch, sing bisa ditindakake nggunakake pernyataan impor ing ngisor iki:
python import torch
2. obor:
torchvision minangka paket PyTorch sing nyedhiyakake set data, model, lan transformasi sing dirancang khusus kanggo tugas visi komputer. Iki kalebu set data populer kaya MNIST, CIFAR-10, lan ImageNet, uga model sing wis dilatih kayata VGG, ResNet, lan AlexNet. Kanggo nggunakake fungsi torchvision, sampeyan kudu ngimpor kaya ing ngisor iki:
python import torchvision
3. obor.nn:
torch.nn minangka subpaket PyTorch sing nyedhiyakake kelas lan fungsi kanggo mbangun jaringan saraf. Iki kalebu macem-macem lapisan, fungsi aktivasi, fungsi mundhut, lan algoritma optimasi. Nalika latihan CNN, sampeyan kudu ngimpor modul torch.nn kanggo netepake arsitektur jaringan. Pernyataan impor kanggo torch.nn kaya ing ngisor iki:
python import torch.nn as nn
4. obor.optimasi:
torch.optim minangka subpaket liyane saka PyTorch sing nyedhiyakake macem-macem algoritma optimasi kanggo nglatih jaringan saraf. Iki kalebu algoritma optimasi populer kayata Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, lan RMSprop. Kanggo ngimpor modul torch.optim, sampeyan bisa nggunakake statement impor ing ngisor iki:
python import torch.optim as optim
5. obor.utils.data:
torch.utils.data minangka paket PyTorch sing nyedhiyakake alat kanggo loading lan preprocessing data. Iki kalebu kelas lan fungsi kanggo nggawe set data khusus, loader data, lan transformasi data. Nalika latihan CNN, sampeyan kerep kudu mbukak lan preprocess data latihan nggunakake fungsi sing diwenehake dening torch.utils.data. Kanggo ngimpor modul torch.utils.data, sampeyan bisa nggunakake statement impor ing ngisor iki:
python import torch.utils.data as data
6. obor.utils.tensorboard:
torch.utils.tensorboard minangka subpaket PyTorch sing nyedhiyakake alat kanggo nggambarake kemajuan lan asil latihan nggunakake TensorBoard. TensorBoard minangka alat basis web sing ngidini sampeyan ngawasi lan nganalisa macem-macem aspek proses latihan, kayata kurva mundhut, kurva akurasi, lan arsitektur jaringan. Kanggo ngimpor modul torch.utils.tensorboard, sampeyan bisa nggunakake statement impor ing ngisor iki:
python import torch.utils.tensorboard as tb
Iki minangka perpustakaan utama sing umum digunakake nalika nglatih CNN nggunakake PyTorch. Nanging, gumantung saka syarat spesifik proyek sampeyan, sampeyan bisa uga kudu ngimpor perpustakaan utawa modul tambahan. Iku tansah laku apik kanggo deleng dokumentasi resmi saka PyTorch lan perpustakaan cocog liyane kanggo informasi luwih rinci lan conto.
Nalika nglatih CNN nggunakake PyTorch, sampeyan kudu ngimpor perpustakaan PyTorch dhewe, uga perpustakaan penting liyane kayata torchvision, torch.nn, torch.optim, torch.utils.data, lan torch.utils.tensorboard. Pustaka kasebut nyedhiyakake macem-macem fungsi kanggo mbangun, nglatih, lan nggambarake model CNN.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Jaringan saraf konvolusi (CNN):
- Apa jaringan saraf konvolusional paling gedhe sing digawe?
- Apa saluran output?
- Apa tegese nomer Saluran input (parameter 1st nn.Conv2d)?
- Apa sawetara teknik umum kanggo ningkatake kinerja CNN sajrone latihan?
- Apa pentinge ukuran kumpulan ing latihan CNN? Kepiye pengaruhe proses latihan?
- Napa penting kanggo pamisah data dadi set latihan lan validasi? Pira data sing biasane dialokasikan kanggo validasi?
- Kepiye carane nyiyapake data latihan kanggo CNN? Nerangake langkah-langkah sing ditindakake.
- Apa tujuan fungsi optimizer lan loss ing latihan jaringan saraf convolutional (CNN)?
- Napa penting kanggo ngawasi bentuk data input ing macem-macem tahapan sajrone latihan CNN?
- Apa lapisan convolutional bisa digunakake kanggo data liyane saka gambar? Menehi conto.
Deleng pitakon lan jawaban liyane ing jaringan saraf Convolution (CNN)