PyTorch ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ CNN ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ PyTorch ਨਾਲ CNN ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ।
1. ਪਾਈਟੋਰਚ:
PyTorch ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸੰਦਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸਦੀ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। PyTorch ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ PyTorch ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਆਯਾਤ ਬਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
python import torch
2. ਟਾਰਚਵਿਜ਼ਨ:
torchvision ਇੱਕ PyTorch ਪੈਕੇਜ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੇਟਸ, ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ MNIST, CIFAR-10, ਅਤੇ ImageNet ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ VGG, ResNet, ਅਤੇ AlexNet ਵਰਗੇ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਟਾਰਚਵਿਜ਼ਨ ਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:
python import torchvision
3. torch.nn:
torch.nn PyTorch ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਪੈਕੇਜ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਲਾਸਾਂ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੇਅਰਾਂ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਲੌਸ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ torch.nn ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। torch.nn ਲਈ ਆਯਾਤ ਬਿਆਨ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ:
python import torch.nn as nn
4. torch.optim:
torch.optim PyTorch ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉਪ-ਪੈਕੇਜ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟੋਚੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡੀਸੈਂਟ (SGD), ਐਡਮ, ਅਤੇ RMSprop। torch.optim ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਇੰਪੋਰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
python import torch.optim as optim
5. torch.utils.data:
torch.utils.data ਇੱਕ PyTorch ਪੈਕੇਜ ਹੈ ਜੋ ਡਾਟਾ ਲੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾਸੇਟਸ, ਡੇਟਾ ਲੋਡਰ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਲਾਸਾਂ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਕਸਰ torch.utils.data ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੋਡ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। torch.utils.data ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਇੰਪੋਰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
python import torch.utils.data as data
6. torch.utils.tensorboard:
torch.utils.tensorboard PyTorch ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਪੈਕੇਜ ਹੈ ਜੋ TensorBoard ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। TensorBoard ਇੱਕ ਵੈੱਬ-ਆਧਾਰਿਤ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਕਰਵ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕਰਵ, ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ। torch.utils.tensorboard ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਇੰਪੋਰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
python import torch.utils.tensorboard as tb
ਇਹ ਮੁੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜੋ PyTorch ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਾਧੂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਾਂ ਮੋਡੀਊਲ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਲਈ PyTorch ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਅਭਿਆਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
PyTorch ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵੇਲੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ PyTorch ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਹੋਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ torchvision, torch.nn, torch.optim, torch.utils.data, ਅਤੇ torch.utils.tensorboard ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ CNN ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਕਨਵੋਲਯੂਸ਼ਨ ਨਿuralਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀ ਐਨ ਐਨ):
- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?
- ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲ ਕੀ ਹਨ?
- ਇਨਪੁਟ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ (nn.Conv1d ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ)?
- ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ CNN ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਆਮ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਇੱਕ ਸੀਐਨਐਨ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਬੈਚ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ? ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ? ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਅਸੀਂ CNN ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
- CNN ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ 'ਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
- ਕੀ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ.
Convolution neural network (CNN) ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ