Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?

Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?

Melaksanakan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch melibatkan beberapa langkah utama, tanpa mengira kerangka yang anda pilih. Proses umum adalah seperti berikut:

1. Penyediaan Data: Ini boleh dikatakan langkah yang paling penting. Anda perlu mengumpulkan data anda, membersihkannya (mengendalikan nilai-nilai yang hilang, outlier, dan lain-lain), pra-prosesnya (normalisasi, penyeragaman, pengekodan satu panas untuk pembolehubah kategori), dan memecahnya ke dalam latihan, pengesahan, dan set ujian. Tensorflow dan Pytorch kedua -dua menawarkan alat untuk memudahkan proses ini, sering memanfaatkan perpustakaan seperti numpy dan panda untuk manipulasi data.

2. Bangunan Model: Ini melibatkan menentukan seni bina rangkaian saraf anda. Ini termasuk memilih bilangan lapisan, jenis lapisan (convolutional, berulang, disambungkan sepenuhnya, dan lain -lain), fungsi pengaktifan, dan fungsi kerugian. Kedua -dua kerangka ini menyediakan API untuk menentukan model secara deklaratif. Dalam Tensorflow, anda mungkin menggunakan API berurutan Keras atau API berfungsi untuk seni bina yang lebih kompleks. Pytorch menggunakan pendekatan yang lebih penting, berorientasikan objek, di mana anda menentukan model anda sebagai kelas yang mewarisi dari nn.module .

3. Latihan Model: Ini melibatkan memberi makan data latihan anda kepada model dan menyesuaikan dengan beratnya untuk meminimumkan fungsi kerugian. Kedua -dua kerangka ini menawarkan pengoptimuman (seperti Adam, SGD, RMSPROP) untuk mengendalikan proses ini. Anda biasanya akan menggunakan keturunan kecerunan mini-batch, melangkah ke atas data latihan anda dalam kelompok yang lebih kecil. Memantau proses latihan (kehilangan dan metrik pada latihan dan set pengesahan) adalah penting untuk mengelakkan terlalu banyak. Tensorboard (TensorFlow) dan alat seperti tensorboard (tersedia untuk pytorch) menyediakan visualisasi untuk pemantauan ini.

4. Penilaian Model: Setelah latihan selesai, anda menilai prestasi model anda pada set ujian yang diadakan. Ini memberikan anggaran yang tidak berat sebelah keupayaan generalisasinya. Metrik biasa termasuk ketepatan, ketepatan, penarikan balik, skor F1, dan AUC, bergantung kepada tugas anda (klasifikasi, regresi, dan lain-lain). 5. Penggunaan Model: Selepas penilaian yang berjaya, anda boleh menggunakan model anda untuk aplikasi dunia sebenar. Ini boleh melibatkan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi web, aplikasi mudah alih, atau sistem tertanam. TensorFlow menawarkan hidangan tensorflow dan tensorflow lite untuk penempatan, manakala pytorch menyediakan alat untuk mengeksport model ke pelbagai format yang sesuai untuk penempatan. Falsafah dan pendekatan reka bentuk mereka:

• Grafik pengiraan: Tensorflow secara tradisinya menggunakan graf pengiraan statik, yang bermaksud graf ditakrifkan sebelum pelaksanaan. Pytorch menggunakan graf pengiraan yang dinamik, di mana graf dibina secara terbang semasa pelaksanaan. Ini menjadikan pytorch lebih intuitif untuk debugging dan eksperimen, terutamanya untuk penyelidik. Tensorflow 2.x, bagaimanapun, telah memeluk pelaksanaan yang bersemangat, mengurangkan perbezaan ini dengan ketara. Tensorflow, terutamanya dalam versi terdahulu, lebih deklaratif. Walaupun Tensorflow 2.x telah menjadi lebih pythonic, pytorch masih mengekalkan kelebihan sedikit dengan mudah digunakan untuk banyak pemaju. Debugging dalam Tensorflow, terutamanya dalam versi terdahulu, lebih mencabar. Walau bagaimanapun, populariti relatif setiap rangka kerja berbeza -beza bergantung kepada domain dan penonton sasaran.
• Penyebaran: TensorFlow menawarkan alat yang lebih matang dan mantap untuk penggunaan, terutamanya dalam persekitaran pengeluaran. Ekosistem penempatan Pytorch semakin meningkat, tetapi Tensorflow masih mempunyai sedikit kelebihan dalam bidang ini.

Grafik pengiraan dinamik dan gaya pengaturcaraan yang penting menjadikannya lebih mudah untuk difahami dan debug. Struktur kod yang lebih intuitif membolehkan pemula memberi tumpuan kepada konsep -konsep teras pembelajaran mendalam tanpa terjejas dalam kerangka kerja itu sendiri. Walau bagaimanapun, kedua -dua rangka kerja menawarkan tutorial dan dokumentasi yang sangat baik, jadi pilihan akhirnya bergantung kepada keutamaan peribadi dan gaya pembelajaran. Klasifikasi: Rangkaian Neural Convolutional (CNNS) adalah pilihan standard. Senibina seperti ResNet, Inception, dan EficiFeNet adalah model pra-terlatih yang popular yang boleh disempurnakan atau digunakan sebagai titik permulaan. Model berasaskan transformer (seperti Bert, GPT) telah menjadi dominan pada tahun-tahun kebelakangan ini, yang menawarkan prestasi unggul dalam banyak tugas NLP. Model seperti R-CNN, YOLO, atau SSD yang lebih cepat. Sekiranya:

Mulakan dengan model yang mudah: Mulailah dengan seni bina asas dan secara beransur-ansur meningkatkan kerumitan jika diperlukan. Model pada dataset anda. Ini sering meningkatkan prestasi dan mengurangkan masa latihan.

Kedua -dua kerangka ini menyokong pelbagai arkitek model.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!