PyTorch ကို အသုံးပြု၍ Convolutional Neural Network (CNN) ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားသည့်အခါတွင် ထည့်သွင်းရန်လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များစွာ ရှိပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် CNN မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ PyTorch နှင့် CNN များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများသော အဓိကစာကြည့်တိုက်များကို ဆွေးနွေးပါမည်။
1. PyTorch-
PyTorch သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် ကျယ်ပြန့်သောကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် လူကြိုက်များသော open-source နက်နဲသောသင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် ထိရောက်မှုတို့ကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုအသိုင်းအဝိုင်းတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည်။ PyTorch ကိုအသုံးပြု၍ CNN ကိုလေ့ကျင့်ရန်၊ အောက်ပါတင်သွင်းချက်ထုတ်ပြန်ချက်ကိုအသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် PyTorch စာကြည့်တိုက်ကို သင်တင်သွင်းရန်လိုအပ်သည်-
python import torch
2. မီးရှူးမီး
torchvision သည် ဒေတာအစုံ၊ မော်ဒယ်များနှင့် အသွင်ပြောင်းမှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် PyTorch ပက်ကေ့ဂျ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကွန်ပျူတာအမြင်လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် အထူးထုတ်လုပ်ထားပါသည်။ ၎င်းတွင် MNIST၊ CIFAR-10 နှင့် ImageNet ကဲ့သို့သော လူကြိုက်များသော ဒေတာအတွဲများအပြင် VGG၊ ResNet နှင့် AlexNet ကဲ့သို့ ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ ပါဝင်သည်။ Torchvision ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုရန်၊ ၎င်းကို အောက်ပါအတိုင်း ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။
python import torchvision
3. torch.nn:
torch.nn သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ တည်ဆောက်ရန်အတွက် အတန်းများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် PyTorch ၏ အစုခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် အမျိုးမျိုးသော အလွှာများ၊ အသက်သွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ ပါဝင်သည်။ CNN ကို လေ့ကျင့်ပေးသောအခါတွင်၊ သင်သည် သင်၏ကွန်ရက်၏ တည်ဆောက်ပုံကို သတ်မှတ်ရန် torch.nn module ကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်သည်။ torch.nn အတွက် တင်သွင်းသည့် ထုတ်ပြန်ချက်မှာ အောက်ပါအတိုင်း ဖြစ်သည်။
python import torch.nn as nn
4. torch.optim-
torch.optim သည် လေ့ကျင့်ရေးအာရုံကြောကွန်ရက်များအတွက် အမျိုးမျိုးသော optimization algorithms များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် PyTorch ၏ နောက်ထပ်အထုပ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် Stochastic Gradient Descent (SGD)၊ Adam နှင့် RMSprop ကဲ့သို့သော ရေပန်းစားသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ ပါဝင်သည်။ torch.optim မော်ဂျူးကို တင်သွင်းရန်၊ အောက်ပါ တင်သွင်းမှုထုတ်ပြန်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-
python import torch.optim as optim
5. torch.utils.data-
torch.utils.data သည် ဒေတာတင်ခြင်းနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် PyTorch ပက်ကေ့ဂျ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် စိတ်ကြိုက်ဒေတာအတွဲများ၊ ဒေတာဖွင့်စက်များနှင့် ဒေတာအသွင်ပြောင်းမှုများကို ဖန်တီးရန်အတွက် အတန်းများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များ ပါဝင်သည်။ CNN ကို လေ့ကျင့်ပေးသောအခါ၊ သင်သည် torch.utils.data မှပေးသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြု၍ သင်၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို မကြာခဏတင်ပြီး ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ torch.utils.data မော်ဂျူးကို တင်သွင်းရန်၊ အောက်ပါ တင်သွင်းမှုထုတ်ပြန်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-
python import torch.utils.data as data
6. torch.utils.tensorboard-
torch.utils.tensorboard သည် TensorBoard ကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ရေးတိုးတက်မှုနှင့် ရလဒ်များကို မြင်သာစေရန်အတွက် ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် PyTorch ၏ အထုပ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorBoard သည် ဆုံးရှုံးမှုမျဉ်းကွေးများ၊ တိကျမှုမျဉ်းများနှင့် ကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံများကဲ့သို့သော သင်၏လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို စောင့်ကြည့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ခွင့်ပြုသည့် ဝဘ်အခြေခံကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ torch.utils.tensorboard မော်ဂျူးကို တင်သွင်းရန်၊ အောက်ပါ တင်သွင်းမှုထုတ်ပြန်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-
python import torch.utils.tensorboard as tb
ဤအရာများသည် PyTorch ကိုအသုံးပြု၍ CNN ကိုလေ့ကျင့်သောအခါတွင်အသုံးများသောအဓိကစာကြည့်တိုက်များဖြစ်သည်။ သို့ရာတွင်၊ သင့်ပရောဂျက်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များပေါ်မူတည်၍ နောက်ထပ်စာကြည့်တိုက်များ သို့မဟုတ် မော်ဂျူးများကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်နိုင်သည်။ ပိုမိုအသေးစိတ်အချက်အလက်များနှင့် ဥပမာများအတွက် PyTorch ၏တရားဝင်စာရွက်စာတမ်းများနှင့် အခြားသက်ဆိုင်ရာစာကြည့်တိုက်များကိုကိုးကားခြင်းသည် အမြဲတမ်းကောင်းမွန်သောအလေ့အကျင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။
CNN ကို PyTorch ကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သည့်အခါ၊ သင်သည် PyTorch စာကြည့်တိုက်ကိုယ်တိုင်အပြင် torchvision၊ torch.nn၊ torch.optim၊ torch.utils.data နှင့် torch.utils.tensorboard ကဲ့သို့သော အခြားမရှိမဖြစ်လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် CNN မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် ပုံဖော်ခြင်းအတွက် ကျယ်ပြန့်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN):
- အကြီးမားဆုံး convolutional neural network က ဘာကို ဖန်တီးတာလဲ။
- အထွက်လိုင်းတွေက ဘာတွေလဲ။
- ထည့်သွင်းသည့်ချန်နယ်အရေအတွက် (nn.Conv1d ၏ 2st ဘောင်) ၏ အဓိပ္ပါယ်ကား အဘယ်နည်း။
- လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း CNN ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဘုံနည်းပညာအချို့က အဘယ်နည်း။
- CNN လေ့ကျင့်ရေးတွင် အသုတ်အရွယ်အစား၏ အရေးပါမှုကား အဘယ်နည်း။ လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်အပေါ် ဘယ်လိုသက်ရောက်မှုရှိလဲ။
- ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုမှုအစုများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။ တရားဝင်အတည်ပြုရန်အတွက် ဒေတာမည်မျှကို ယေဘုယျအားဖြင့် ခွဲဝေပေးသနည်း။
- CNN အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ ဘယ်လိုပြင်ဆင်မလဲ။ ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို ရှင်းပြပါ။
- convolutional neural network (CNN) လေ့ကျင့်ရေးတွင် optimizer and loss function ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- CNN ကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မတူညီသော အဆင့်များတွင် ထည့်သွင်းဒေတာ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို စောင့်ကြည့်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
- ပုံများမှလွဲ၍ အခြားဒေတာအတွက် convolutional အလွှာများကို သုံးနိုင်ပါသလား။ ဥပမာတစ်ခုပေးပါ။
Convolution neural network (CNN) တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ