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?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟੌਰਚ ਨਾਲ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇੰਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਹੀਟਮੈਪ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ, ਡਾਟਾਸੈਟਸ
ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲ ਕੀ ਹਨ?
ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (CNN) ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਮੇਲਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹਨ। CNN ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਇਨਪੁਟ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ (nn.Conv1d ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ)?
ਇਨਪੁਟ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਜੋ ਕਿ PyTorch ਵਿੱਚ nn.Conv2d ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ, ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਜਾਂ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਦੇ "ਰੰਗ" ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ
ਕੀ PyTorch ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ CPU ਅਤੇ GPU ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕੋ ਕੋਡ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ PyTorch ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ CPU ਅਤੇ GPU ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਕੋਡ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। PyTorch ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। PyTorch ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ CPU ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਸਵਿਚ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਮਜ਼ਬੂਤੀ, ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਤਾ ਬਾਰੇ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਬਾਰੇ ਸੂਝਵਾਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਇਸਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਅੰਤਰੀਵ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਲੋਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਲੋਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ। ਫਲੋਟ, ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਲਈ ਛੋਟਾ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਭਿੰਨਾਕ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਲ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦਸ਼ਮਲਵ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਸਟੀਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਯੁੱਗ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਪਾਸ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਯੁੱਗ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਗਲਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਗ੍ਰਾਫ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟੌਰਚ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ
ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੌਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
Python ਅਤੇ PyTorch ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ, ਇਸਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰਾਂ ਲਈ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ