TensorBoard နှင့် Matplotlib တို့သည် PyTorch တွင် အကောင်အထည်ဖော်ဆောင်ရွက်ခဲ့သော နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြင်ယောင်နိုင်ရန် အသုံးပြုသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများဖြစ်သည်။ Matplotlib သည် အမျိုးမျိုးသော ဂရပ်ဖစ်များနှင့် ဇယားကွက်များကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် စွယ်စုံရဆွဲကွက်စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း TensorBoard သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးပြုအံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သော အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ PyTorch အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်၏ လက်တွေ့ကျသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် TensorBoard သို့မဟုတ် Matplotlib ကို အသုံးပြုရန် ဆုံးဖြတ်ချက်သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် ရည်ရွယ်ချက်များပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။
Google မှ ဖန်တီးထားသော TensorBoard သည် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများ နားလည်ရန်၊ အမှားရှာပြင်ရန်နှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ရုပ်ပုံပေါ်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းနှင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အလွန်အကျိုးရှိသော အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းကိရိယာများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ TensorBoard ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ ပါဝင်သည်။
1. ချဲ့ထွင်နိုင်မှု- TensorBoard သည် အလွှာများစွာနှင့် ကန့်သတ်ဘောင်များပါ၀င်သည့် ရှုပ်ထွေးနက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများဖြင့် လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း အသုံးပြုသူများအား မော်ဒယ်၏ အပြုအမူကို ခြေရာခံရန်နှင့် သင့်လျော်လွန်းသော သို့မဟုတ် ပျောက်ကွယ်သွားသည့် gradient များကဲ့သို့သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည့် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသော ပုံရိပ်ယောင်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
2. Graph Visualization- TensorBoard သည် အသုံးပြုသူများအား neural network model ၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖစ်ကို မြင်သာစေရန် ခွင့်ပြုထားပြီး မော်ဒယ်၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို နားလည်ရန်နှင့် မတူညီသော အလွှာများမှ ဒေတာစီးဆင်းမှုကို ခြေရာခံရန် လွယ်ကူစေသည်။ ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသော ဗိသုကာများကို အမှားရှာပြင်ခြင်း သို့မဟုတ် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်သည့်အခါ အထူးသဖြင့် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်။
3. စွမ်းဆောင်ရည်စောင့်ကြည့်ခြင်း- TensorBoard သည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ လေ့ကျင့်မှုဆုံးရှုံးမှု၊ တိကျမှုနှင့် အခြားစွမ်းဆောင်ရည်ညွှန်းကိန်းများကဲ့သို့သော မက်ထရစ်များကို မြင်သာစေရန်အတွက် ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများ၏ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန်၊ မတူညီသော စမ်းသပ်မှုများကို နှိုင်းယှဉ်ကာ မော်ဒယ်မြှင့်တင်မှုများနှင့်ပတ်သက်၍ အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
4. ထည့်သွင်းထားသော ပရိုဂျက်တာ- TensorBoard တွင် အသုံးပြုသူများအား အောက်ဘက်မြင် အာကာသအတွင်း အမြင့်ဘက်မြင် ဒေတာကို မြင်ယောင်နိုင်စေသည့် Embedding Projector ဟုခေါ်သော အင်္ဂါရပ်တစ်ခု ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် စကားလုံးထည့်သွင်းမှုများကို ပုံဖော်ခြင်း သို့မဟုတ် မော်ဒယ်မှသင်ယူခဲ့သော ကိုယ်စားပြုမှုများကို ရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သော အလုပ်များအတွက် အသုံးဝင်နိုင်သည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Matplotlib သည် မျဉ်းကွက်များ၊ ကွက်ကွက်ကျားကွက်များ၊ ဟီစတိုဂရမ်များနှင့် အခြားအရာများအပါအ ၀ င် static visualizations အများအပြားကိုဖန်တီးရန်အတွက်အသုံးပြုနိုင်သောအထွေထွေရည်ရွယ်ချက်ရေးဆွဲခြင်းစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Matplotlib သည် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို မြင်သာစေရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် စွယ်စုံသုံးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် TensorBoard ကဲ့သို့ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုနှင့် အထူးပြုအဆင့်ကို ပေးစွမ်းမည်မဟုတ်ပါ။
PyTorch အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်၏ လက်တွေ့ကျသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် TensorBoard သို့မဟုတ် Matplotlib ကို အသုံးပြုခြင်းအကြား ရွေးချယ်မှုသည် ပရောဂျက်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။ အကယ်၍ သင်သည် ရှုပ်ထွေးနက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံကို လုပ်ဆောင်နေပြီး စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ အမှားရှာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအတွက် အထူးပြုမြင်ယောင်မှုဆိုင်ရာကိရိယာများ လိုအပ်ပါက TensorBoard သည် ပိုမိုသင့်လျော်သောရွေးချယ်မှုဖြစ်နိုင်ပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ အခြေခံဒေတာမြင်ယောင်မှုရည်ရွယ်ချက်များအတွက် static plots များကိုဖန်တီးရန် လိုအပ်ပါက Matplotlib သည် ပို၍ရိုးရှင်းသောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
လက်တွေ့တွင်၊ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှု၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များပေါ် မူတည်၍ TensorBoard နှင့် Matplotlib နှစ်ခုလုံးကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူလေ့ကျင့်သူ အများအပြားက အသုံးပြုကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် စူးစမ်းလေ့လာရေးဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သို့မဟုတ် ရလဒ်ကိုမြင်ယောင်ခြင်းအတွက် စိတ်ကြိုက်ကွက်ကွက်များဖန်တီးရန် Matplotlib ကိုအသုံးပြုနေစဉ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးမက်ထရစ်များကို စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် မော်ဒယ်ဗိသုကာကိုမြင်ယောင်ရန် TensorBoard ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
TensorBoard နှင့် Matplotlib နှစ်ခုစလုံးသည် PyTorch နက်နဲသောသင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြင်ယောင်ကြည့်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အဖိုးတန်ကိရိယာများဖြစ်သည်။ TensorBoard သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အထူးပြုအင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်လျက် Matplotlib သည် ယေဘုယျရည်ရွယ်ချက်ကြံစည်ခြင်းအတွက် ဘက်စုံစွမ်းဆောင်နိုင်မှုဖြင့် နှစ်ခုကြားရွေးချယ်မှုအပေါ် မူတည်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch:
- အကယ်၍ လူတစ်ဦးသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော ကွန်ရက်တစ်ခုရှိ အရောင်ပုံရိပ်များကို မှတ်မိလိုပါက၊ မီးခိုးရောင်စကေးပုံများကို အသိအမှတ်ပြုသည့်အခါတွင် အခြားအတိုင်းအတာတစ်ခု ထပ်ထည့်ရမည်နည်း။
- လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပစ်ခတ်ခြင်းဖြင့် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နျူရွန်တစ်ခုကို အတုယူရန် စဉ်းစားနိုင်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။
- အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် PyTorch ကို NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- နမူနာမဟုတ်သော ဆုံးရှုံးမှုသည် အတည်ပြုခြင်း ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်ပါသလား။
- PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- ဤအဆိုပြုချက်သည် မှန်သည်လော သို့မဟုတ် မှားသလား "ခွဲခြားခြင်းအာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအတွက် ရလဒ်သည် အတန်းများကြားတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ဖြစ်သင့်သည်။"
- PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အလွန်ရိုးရှင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလား။
- ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ဘီလီယံ 30 နီးပါးရှိသော variables လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- အကြီးမားဆုံး convolutional neural network က ဘာကို ဖန်တီးတာလဲ။
- ထည့်သွင်းမှုသည် ViTPose ၏အထွက်ဖြစ်သည့် အပူမြေပုံကို သိမ်းဆည်းသည့် numpy arrays စာရင်းဖြစ်ပြီး numpy ဖိုင်တစ်ခုစီ၏ပုံသဏ္ဍာန်သည် [1, 17, 64, 48] သည် ကိုယ်ခန္ဓာအတွင်းရှိ အဓိကအချက် 17 ချက်နှင့် သက်ဆိုင်ပါက၊ မည်သည့် algorithm ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။