TensorBoard ਅਤੇ Matplotlib ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਪਾਈਟੋਰਚ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਪਲਾਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫ ਅਤੇ ਚਾਰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਟੈਨਸਰਬੋਰਡ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, PyTorch ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ TensorBoard ਜਾਂ Matplotlib ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
TensorBoard, Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲਕਿੱਟ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਲਾਹੇਵੰਦ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। TensorBoard ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
1. ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ: ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਜਾਂ ਗਾਇਬ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
2. ਗ੍ਰਾਫ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੇਅਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ।
3. ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਿਗਰਾਨੀ: ਟੈਨਸਰਬੋਰਡ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸੁਧਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
4. ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਰ: ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਰ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠਲੇ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਇੱਕ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੀ ਪਲਾਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਥਿਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲਾਈਨ ਪਲਾਟ, ਸਕੈਟਰ ਪਲਾਟ, ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਵਾਂਗ ਇੰਟਰਐਕਟੀਵਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਸਮਾਨ ਪੱਧਰ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
PyTorch ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ TensorBoard ਜਾਂ Matplotlib ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਟੈਨਸਰਬੋਰਡ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵਾਂ ਵਿਕਲਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸਥਿਰ ਪਲਾਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਿੱਧੀ ਚੋਣ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ TensorBoard ਅਤੇ Matplotlib ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ TensorBoard ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਖੋਜ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਨਤੀਜਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਲਈ ਕਸਟਮ ਪਲਾਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ Matplotlib ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ।
TensorBoard ਅਤੇ Matplotlib ਦੋਵੇਂ ਕੀਮਤੀ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ PyTorch ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਸਾਜ਼ਿਸ਼ ਲਈ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ:
- ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਸਲੇਟੀ ਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੋਈ ਹੋਰ ਮਾਪ ਜੋੜਨਾ ਪਵੇਗਾ?
- ਕੀ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਫਾਇਰਿੰਗ ਨਾਲ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?
- ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ?
- ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ "ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।"
- ਕੀ PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ?
- ਕੀ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇਕਰ ਇਨਪੁਟ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੀਟਮੈਪ ਦੀ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ViTPose ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੰਪੀ ਫਾਈਲ ਦੀ ਸ਼ਕਲ [1, 17, 64, 48] ਸਰੀਰ ਦੇ 17 ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਹੜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ EITC/AI/DLPP ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ