ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
PyTorch ਅਤੇ NumPy ਦੋਵੇਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ GPU 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। NumPy ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ
ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
PyTorch ਦੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। PyTorch ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ Facebook ਦੀ AI ਰਿਸਰਚ ਲੈਬ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਤਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। NumPy, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੈਕੇਜ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਆਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਚੈਟਬੋਟ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ, ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨੰਪੀ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਸੇਵ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨੰਪੀ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀਐਨਐਨ) ਲਈ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਸਕੈਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਸਕੈਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਸਕੈਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। 1. TensorFlow: TensorFlow ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ
ਇਸ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ?
ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਦੇ ਇਸ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ: 1. TensorFlow: TensorFlow ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ SVM ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਇੱਕ SVM ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮੁੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਇੱਕ SVM ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਐਮਐਲਪੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਸਮਰਥਨ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ, ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ ਐਸਵੀਐਮ ਬਣਾਉਣਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਨੰਪੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਦੂਰੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦੀ ਹੈ?
Numpy ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਦੂਰੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ। Numpy ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਗਣਿਤ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਨਾਲ, ਵੱਡੇ, ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਔਜ਼ਾਰ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਹਨ NumPy, Pandas, ਅਤੇ Scikit-learn.
ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਰੀਸ਼ੇਪ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਅਤੇ ਰੀਸ਼ੇਪ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਫਾਇਦੇ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਰੀਸ਼ੇਪ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਸਹੂਲਤ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ
- 1
- 2