Tensorflow 또는 Pytorch로 딥 러닝을 수행하는 방법은 무엇입니까?

텐서 플로 또는 PyTorch로 딥 러닝을 수행하는 방법

텐서 플로우 또는 파이터로 딥 러닝을 수행하려면 선택한 프레임 워크에 관계없이 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다. 일반적인 과정은 다음과 같습니다.

1. 데이터 준비 : 이것은 아마도 가장 중요한 단계 일 것입니다. 데이터를 수집하고, 정리 (결 측값, 특이 치를 다루기), IT를 전제로 처리하고 (정규화, 표준화, 범주 형 변수에 대한 원인 인코딩) 교육, 검증 및 테스트 세트로 나누어야합니다. Tensorflow와 Pytorch는 모두이 프로세스를 용이하게하는 도구를 제공하며, 종종 데이터 조작을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 활용합니다.

2. 모델 빌딩 : 여기에는 신경망의 아키텍처를 정의하는 것이 포함됩니다. 여기에는 층 수, 층 유형 (컨볼 루션, 재발, 완전히 연결된 등), 활성화 함수 및 손실 함수를 선택하는 것이 포함됩니다. 두 프레임 워크 모두 선언적으로 모델을 정의하기위한 API를 제공합니다. Tensorflow에서는보다 복잡한 아키텍처에 Keras 순차적 API 또는 기능적 API를 사용할 수 있습니다. Pytorch는보다 명령적이고 객체 지향적 인 접근 방식을 사용하여 모델을 nn.module 에서 상속하는 클래스로 정의합니다.

3. 모델 교육 : 여기에는 교육 데이터를 모델에 공급하고 손실 기능을 최소화하기 위해 무게를 반복적으로 조정하는 것이 포함됩니다. 두 프레임 워크 모두이 프로세스를 처리하기 위해 최적화제 (Adam, SGD, RMSProp)를 제공합니다. 일반적으로 작은 배치로 훈련 데이터를 반복하여 미니 배치 구배 하강을 사용합니다. 교육 과정 모니터링 (교육 및 검증 세트의 손실 및 메트릭)은 과적으로 피적을 피하기 위해 중요합니다. Tensorboard (Tensorflow) 및 Tensorboard와 같은 도구 (Pytorch에 사용할 수 있음)는이 모니터링을위한 시각화를 제공합니다.

4. 모델 평가 : 훈련이 완료되면 Hold-Out 테스트 세트에서 모델의 성능을 평가합니다. 이것은 일반화 능력에 대한 편견없는 추정치를 제공합니다. 일반적인 메트릭에는 작업 (분류, 회귀 등)에 따라 정확도, 정밀, 리콜, F1 스코어 및 AUC가 포함됩니다.

5. 모델 배포 : 성공적인 평가 후 실제 응용 프로그램에 대한 모델을 배포 할 수 있습니다. 여기에는 웹 애플리케이션, 모바일 앱 또는 임베디드 시스템에 통합하는 것이 포함될 수 있습니다. Tensorflow는 배포를위한 텐서 플로우 서빙 및 텐서 플로우 라이트를 제공하는 반면, Pytorch는 배치에 적합한 다양한 형식으로 모델을 내보내기위한 도구를 제공합니다.

심층 학습 프로젝트를위한 Tensorflow와 Pytorch의 주요 차이점은 무엇입니까?

Tensorflow와 Pytorch는 강력한 디자인 및 Pytorch가 중요합니다. 접근 :

• 계산 그래프 : Tensorflow는 전통적으로 정적 계산 그래프를 사용합니다. 즉, 그래프가 실행되기 전에 정의됩니다. Pytorch는 동적 계산 그래프를 사용하며, 여기서 실행 중에 그래프가 즉시 구성됩니다. 이로 인해 Pytorch는 디버깅 및 실험, 특히 연구원에게 더 직관적입니다. 그러나 Tensorflow 2.X는이 차이를 크게 완화시켜 간절한 실행을 수용했습니다.
• 프로그래밍 패러다임 : Pytorch는보다 피스닉적이고 필수적인 프로그래밍 스타일을 사용하여 표준 Python 코드를 작성하는 방법과 밀접하게 유사합니다. 특히 이전 버전에서 Tensorflow는 더 선언적이었습니다. Tensorflow 2.x는 더 피스닉이되었지만 Pytorch는 여전히 많은 개발자들에게 약간의 사용 편의성을 유지합니다.
• 디버깅 : Pytorch의 계산 그래프의 동적 특성으로 인해 표준 Python 디버깅 도구를 사용할 수 있으므로 디버깅을 훨씬 쉽게 만들 수 있습니다. Tensorflow, 특히 이전 버전에서 디버깅하는 것은 더 어려운 일이었습니다.
• 커뮤니티 및 생태계 : 두 프레임 워크는 크고 활동적인 커뮤니티를 자랑하여 충분한 자원과 지원을 제공합니다. 그러나 각 프레임 워크의 상대적인 인기는 도메인과 대상 고객에 따라 다릅니다.
• 배포 : Tensorflow는 특히 생산 환경에서 배포를위한보다 성숙하고 강력한 도구를 제공합니다. Pytorch의 배포 생태계는 빠르게 개선되고 있지만 텐서 플로우는 여전히이 분야에서 약간의 이점을 가지고 있습니다.

어떤 프레임 워크, 텐서 플로우 또는 Pytorch가 심층 학습에서 초보자에게 더 적합합니까? 동적 계산 그래프와 필수 프로그래밍 스타일을 통해 이해하고 디버깅 할 수 있습니다. 보다 직관적 인 코드 구조를 통해 초보자는 프레임 워크 자체의 복잡성에 빠지지 않고 딥 러닝의 핵심 개념에 집중할 수 있습니다. 그러나 두 프레임 워크 모두 우수한 튜토리얼과 문서화를 제공하므로 궁극적으로 개인 선호도와 학습 스타일에 달려 있습니다.

텐서 플로우 또는 pytorch를 사용하여 특정 문제에 대한 올바른 딥 러닝 모델 아키텍처를 어떻게 선택할 수 있습니까?

올바른 딥 러닝 모델 아키텍처를 선택하는 것은 당신의 문제의 특성에 크게 달려 있습니다. CNN (Convolutional Neural Networks)이 표준 선택입니다. RESNET, Inception 및 효율적인 건축물은 시작점으로 미세 조정되거나 사용할 수있는 인기있는 미리 훈련 된 모델입니다.

자연 언어 처리 (NLP) : 재발 성 신경망 (RNN), 특히 단기 메모리 (LSTM) 네트워크 및 게이트 재발 단위 (GRU)는 일반적으로 사멸 데이터에 사용됩니다. 변압기 기반 모델 (Bert, GPT)은 최근 몇 년 동안 많은 NLP 작업에서 우수한 성능을 제공합니다.

시계열 예측 : RNNS (LSTMS, GRU)는 Temporal Convolutional Networks (TCN)와 같은 전문 아키텍처와 마찬가지로 적합합니다. R-CNN, YOLO 또는 SSD.

1. 간단한 모델로 시작해야합니다. 기본 아키텍처로 시작하여 필요한 경우 점차 복잡성을 증가시킵니다.
2. 다른 아키텍처로 실험하십시오. 특정 데이터 세트에서 가장 잘 수행하는 것을 확인하기 위해 다양한 모델을 시도해보십시오.
3. 미리 훈련 된 모델을 고려하십시오. 데이터 세트. 이것은 종종 성능을 크게 향상시키고 훈련 시간을 줄입니다.
4. 성능을 엄격하게 평가합니다. 적절한 메트릭을 사용하여 다양한 아키텍처의 성능을 평가하고 귀하의 요구를 가장 잘 충족시키는 것을 선택하십시오.

프레임 워크 (Tensorflow 또는 Pytorch)의 선택에 영향을 미치지 않음을 기억하십시오. 두 프레임 워크 모두 광범위한 모델 아키텍처를 지원합니다.

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