عند تدريب شبكة عصبية تلافيفية (CNN) باستخدام PyTorch ، هناك العديد من المكتبات الضرورية التي يجب استيرادها. توفر هذه المكتبات وظائف أساسية لبناء وتدريب نماذج CNN. في هذه الإجابة ، سنناقش المكتبات الرئيسية المستخدمة بشكل شائع في مجال التعلم العميق لتدريب شبكات CNN باستخدام PyTorch.
1. باي تورش:
PyTorch هو إطار عمل تعليمي عميق مفتوح المصدر شائع يوفر مجموعة واسعة من الأدوات والوظائف لبناء الشبكات العصبية وتدريبها. يستخدم على نطاق واسع في مجتمع التعلم العميق بسبب مرونته وكفاءته. لتدريب CNN باستخدام PyTorch ، تحتاج إلى استيراد مكتبة PyTorch ، والتي يمكن القيام بها باستخدام بيان الاستيراد التالي:
python import torch
2. رؤية الشعلة:
torchvision هي حزمة PyTorch التي توفر مجموعات البيانات والنماذج والتحويلات المصممة خصيصًا لمهام رؤية الكمبيوتر. يتضمن مجموعات بيانات شائعة مثل MNIST و CIFAR-10 و ImageNet ، بالإضافة إلى نماذج مُدربة مسبقًا مثل VGG و ResNet و AlexNet. لاستخدام وظائف torchvision ، تحتاج إلى استيرادها على النحو التالي:
python import torchvision
3. الشعلة:
torch.nn عبارة عن حزمة فرعية من PyTorch توفر فئات ووظائف لبناء الشبكات العصبية. يتضمن طبقات مختلفة ووظائف التنشيط ووظائف الخسارة وخوارزميات التحسين. عند تدريب CNN ، تحتاج إلى استيراد وحدة torch.nn لتحديد بنية شبكتك. بيان الاستيراد لـ torch.nn كما يلي:
python import torch.nn as nn
4. الشعلة. Optim:
torch.optim هي حزمة فرعية أخرى من PyTorch توفر خوارزميات تحسين متنوعة لتدريب الشبكات العصبية. يتضمن خوارزميات التحسين الشائعة مثل Stochastic Gradient Descent (SGD) و Adam و RMSprop. لاستيراد وحدة torch.optim ، يمكنك استخدام عبارة الاستيراد التالية:
python import torch.optim as optim
5. torch.utils.data:
torch.utils.data هي حزمة PyTorch التي توفر أدوات لتحميل البيانات والمعالجة المسبقة. يتضمن فئات ووظائف لإنشاء مجموعات بيانات مخصصة ، ومحمل بيانات ، وتحويلات بيانات. عند تدريب شبكة CNN ، غالبًا ما تحتاج إلى تحميل بيانات التدريب الخاصة بك ومعالجتها مسبقًا باستخدام الوظائف التي توفرها torch.utils.data. لاستيراد وحدة torch.utils.data ، يمكنك استخدام عبارة الاستيراد التالية:
python import torch.utils.data as data
6. torch.utils.tensorboard:
torch.utils.tensorboard عبارة عن حزمة فرعية من PyTorch توفر أدوات لتصور تقدم التدريب والنتائج باستخدام TensorBoard. TensorBoard هي أداة قائمة على الويب تتيح لك مراقبة وتحليل الجوانب المختلفة لعملية التدريب ، مثل منحنيات الخسارة ومنحنيات الدقة وبنى الشبكة. لاستيراد وحدة torch.utils.tensorboard ، يمكنك استخدام عبارة الاستيراد التالية:
python import torch.utils.tensorboard as tb
هذه هي المكتبات الرئيسية التي يتم استخدامها بشكل شائع عند تدريب CNN باستخدام PyTorch. ومع ذلك ، بناءً على المتطلبات المحددة لمشروعك ، قد تحتاج إلى استيراد مكتبات أو وحدات نمطية إضافية. من الممارسات الجيدة دائمًا الرجوع إلى الوثائق الرسمية لـ PyTorch والمكتبات الأخرى ذات الصلة للحصول على مزيد من المعلومات التفصيلية والأمثلة.
عند تدريب CNN باستخدام PyTorch ، تحتاج إلى استيراد مكتبة PyTorch نفسها ، بالإضافة إلى مكتبات أساسية أخرى مثل torchvision و torch.nn و torch.optim و torch.utils.data و torch.utils.tensorboard. توفر هذه المكتبات مجموعة واسعة من الوظائف لبناء وتدريب وتصور نماذج CNN.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص الشبكة العصبية الالتفافية (CNN):
- ما هي أكبر شبكة عصبية تلافيفية تم صنعها؟
- ما هي قنوات الإخراج؟
- ما معنى عدد قنوات الإدخال (المعلمة الأولى لـ nn.Conv1d)؟
- ما هي بعض الأساليب الشائعة لتحسين أداء CNN أثناء التدريب؟
- ما هي أهمية حجم الدفعة في تدريب CNN؟ كيف تؤثر على عملية التدريب؟
- لماذا من المهم تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب والتحقق من الصحة؟ ما مقدار البيانات المخصصة عادة للتحقق؟
- كيف نجهز بيانات التدريب لشبكة CNN؟ اشرح الخطوات المتبعة.
- ما هو الغرض من وظيفة المحسن والخسارة في تدريب شبكة عصبية تلافيفية (CNN)؟
- لماذا من المهم مراقبة شكل بيانات الإدخال في مراحل مختلفة أثناء تدريب CNN؟
- هل يمكن استخدام الطبقات التلافيفية لبيانات غير الصور؟ قدم مثالا.
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في شبكة Convolution العصبية (CNN)