Quan s'entrena una xarxa neuronal convolucional (CNN) amb PyTorch, hi ha diverses biblioteques necessàries que s'han d'importar. Aquestes biblioteques proporcionen funcionalitats essencials per crear i entrenar models de CNN. En aquesta resposta, parlarem de les principals biblioteques que s'utilitzen habitualment en l'àmbit de l'aprenentatge profund per a la formació de CNN amb PyTorch.
1. PyTorch:
PyTorch és un popular marc d'aprenentatge profund de codi obert que ofereix una àmplia gamma d'eines i funcionalitats per crear i entrenar xarxes neuronals. S'utilitza àmpliament a la comunitat d'aprenentatge profund per la seva flexibilitat i eficiència. Per entrenar una CNN amb PyTorch, heu d'importar la biblioteca de PyTorch, que es pot fer mitjançant la següent instrucció d'importació:
python import torch
2. torxa:
torchvision és un paquet PyTorch que proporciona conjunts de dades, models i transformacions dissenyats específicament per a tasques de visió per ordinador. Inclou conjunts de dades populars com MNIST, CIFAR-10 i ImageNet, així com models pre-entrenats com VGG, ResNet i AlexNet. Per utilitzar les funcionalitats de torchvision, cal que l'importeu de la següent manera:
python import torchvision
3. torxa.nn:
torch.nn és un subpaquet de PyTorch que proporciona classes i funcions per construir xarxes neuronals. Inclou diverses capes, funcions d'activació, funcions de pèrdua i algorismes d'optimització. Quan entreneu una CNN, heu d'importar el mòdul torch.nn per definir l'arquitectura de la vostra xarxa. La declaració d'importació de torch.nn és la següent:
python import torch.nn as nn
4. torxa.optim:
torch.optim és un altre subpaquet de PyTorch que proporciona diversos algorismes d'optimització per entrenar xarxes neuronals. Inclou algorismes d'optimització populars com ara Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam i RMSprop. Per importar el mòdul torch.optim, podeu utilitzar la següent instrucció d'import:
python import torch.optim as optim
5. torch.utils.data:
torch.utils.data és un paquet PyTorch que proporciona eines per a la càrrega i el preprocessament de dades. Inclou classes i funcions per crear conjunts de dades personalitzats, carregadors de dades i transformacions de dades. Quan entreneu una CNN, sovint heu de carregar i preprocessar les vostres dades d'entrenament mitjançant les funcionalitats que ofereix torch.utils.data. Per importar el mòdul torch.utils.data, podeu utilitzar la següent instrucció d'importació:
python import torch.utils.data as data
6. torch.utils.tensorboard:
torch.utils.tensorboard és un subpaquet de PyTorch que proporciona eines per visualitzar el progrés i els resultats de l'entrenament mitjançant TensorBoard. TensorBoard és una eina basada en web que us permet supervisar i analitzar diversos aspectes del vostre procés d'entrenament, com ara corbes de pèrdua, corbes de precisió i arquitectures de xarxa. Per importar el mòdul torch.utils.tensorboard, podeu utilitzar la següent instrucció d'importació:
python import torch.utils.tensorboard as tb
Aquestes són les biblioteques principals que s'utilitzen habitualment quan es forma una CNN amb PyTorch. Tanmateix, depenent dels requisits específics del vostre projecte, és possible que hàgiu d'importar biblioteques o mòduls addicionals. Sempre és una bona pràctica consultar la documentació oficial de PyTorch i altres biblioteques rellevants per obtenir informació i exemples més detallats.
Quan entreneu una CNN amb PyTorch, heu d'importar la pròpia biblioteca de PyTorch, així com altres biblioteques essencials com ara torchvision, torch.nn, torch.optim, torch.utils.data i torch.utils.tensorboard. Aquestes biblioteques ofereixen una àmplia gamma de funcionalitats per crear, entrenar i visualitzar models de CNN.
Altres preguntes i respostes recents sobre Xarxa neuronal de convolució (CNN):
- Quina és la xarxa neuronal convolucional més gran feta?
- Quins són els canals de sortida?
- Quin és el significat del nombre de canals d'entrada (el primer paràmetre de nn.Conv1d)?
- Quines són algunes de les tècniques habituals per millorar el rendiment d'una CNN durant l'entrenament?
- Quina és la importància de la mida del lot en la formació d'una CNN? Com afecta el procés de formació?
- Per què és important dividir les dades en conjunts de formació i validació? Quantes dades s'assignen normalment per a la validació?
- Com preparem les dades de formació per a una CNN? Explica els passos a seguir.
- Quin és el propòsit de l'optimitzador i la funció de pèrdua en l'entrenament d'una xarxa neuronal convolucional (CNN)?
- Per què és important controlar la forma de les dades d'entrada en diferents etapes durant la formació d'una CNN?
- Es poden utilitzar capes convolucionals per a dades que no siguin imatges? Posa un exemple.
Veure més preguntes i respostes a la xarxa neuronal de convolució (CNN)