လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပစ်ခတ်ခြင်းဖြင့် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နျူရွန်တစ်ခုကို အတုယူရန် စဉ်းစားနိုင်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။
အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အာရုံကြောကွန်ရက်အတုများတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး နျူရွန်တစ်ခုအား အသက်သွင်းသင့်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်သင့်ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အဓိကဒြပ်စင်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ Activation functions ၏ သဘောတရားသည် လူ့ဦးနှောက်ရှိ နျူရွန်များ ပစ်လွှတ်ခြင်း နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နူရွန်တစ်ခု လောင်ကျွမ်းနေသကဲ့သို့ သို့မဟုတ် မလှုပ်ရှားဘဲ ရှိနေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် PyTorch ကို NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
PyTorch နှင့် NumPy တို့သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများသော စာကြည့်တိုက်များဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများတွင် ဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်နှစ်ခုလုံးသည် ဂဏန်းတွက်ချက်မှုများအတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးစွမ်းသော်လည်း၊ အထူးသဖြင့် GPU ပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ ပေးဆောင်သည့် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ပတ်သက်လာသောအခါ ၎င်းတို့ကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်များရှိပါသည်။ NumPy သည် အခြေခံစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
နမူနာမဟုတ်သော ဆုံးရှုံးမှုသည် အတည်ပြုခြင်း ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်ပါသလား။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်မှုအခြေအနေတွင်၊ နမူနာပြင်ပဆုံးရှုံးမှုနှင့် အတည်ပြုခြင်းဆုံးရှုံးမှုကြား ခြားနားချက်သည် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ဤသဘောတရားများကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန် ရည်ရွယ်သော လက်တွေ့သမားများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအသုံးအနှုန်းများ၏ ရှုပ်ထွေးနက်နဲမှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
PyTorch run neural network model သို့မဟုတ် matplotlib ကိုလက်တွေ့ကျသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် tensor board ကိုအသုံးပြုသင့်ပါသလား။
TensorBoard နှင့် Matplotlib တို့သည် PyTorch တွင် အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြင်ယောင်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများဖြစ်သည်။ Matplotlib သည် အမျိုးမျိုးသော ဂရပ်ဖစ်များနှင့် ဇယားကွက်များကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် စွယ်စုံရ စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း TensorBoard သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးပြုအံဝင်ခွင်ကျရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသော NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ PyTorch သည် Facebook ၏ AI သုတေသနဓာတ်ခွဲခန်းမှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော open-source machine learning library တစ်ခုဖြစ်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး သွက်လက်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖစ်ပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးကာ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။ NumPy သည် သိပ္ပံပညာအတွက် အခြေခံကျသော ပက်ကေ့ခ်ျတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အလွန်ရိုးရှင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလား။
PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ရိုးရှင်းသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုမဟုတ်သော်လည်း လေ့ကျင့်ချိန်ကို အရှိန်မြှင့်ခြင်းနှင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းအတွက် အလွန်အကျိုးရှိနိုင်ပါသည်။ PyTorch သည် လူကြိုက်များသော နက်နဲသော သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည့် GPU အများအပြားတွင် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သို့သော်၊ GPU အများအပြားကို စနစ်ထည့်သွင်းပြီး ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
Machine Learning အတွက် Python လိုအပ်ပါသလား။
Python သည် ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှု၊ ဘက်စုံသုံးနိုင်မှုနှင့် ML လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် စာကြည့်တိုက်များနှင့် မူဘောင်များ အများအပြားရရှိနိုင်ခြင်းကြောင့် Machine Learning (ML) နယ်ပယ်တွင် အသုံးများသော ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ML အတွက် Python ကိုအသုံးပြုရန် လိုအပ်ချက်မဟုတ်သော်လည်း၊ ၎င်းကို လက်တွေ့လုပ်ဆောင်သူများနှင့် သုတေသီအများအပြားက သဘောကျနှစ်သက်ကြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
Google Cloud Platform (GCP) ဆိုတာဘာလဲ။
GCP သို့မဟုတ် Google Cloud Platform သည် Google မှ ပံ့ပိုးပေးသော cloud computing ဝန်ဆောင်မှုများ အစုံအလင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Google ၏အခြေခံအဆောက်အအုံတွင် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် အဖွဲ့အစည်းများကို တည်ဆောက်ရန်၊ အသုံးပြုရန်နှင့် အတိုင်းအတာဖြင့် အပလီကေးရှင်းများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြုနိုင်စေရန် ကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ GCP သည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ဉာဏ်ရည်တု အပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော အလုပ်တာဝန်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ကြံ့ခိုင်ပြီး လုံခြုံသော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, GCP အပေါ် PyTorch
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။
Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Python နှင့် PyTorch ဖြင့် Deep Learning တွင် data နှင့် datasets များနှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ပေးထားသော input ကို process လုပ်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် သင့်လျော်သော algorithm ကို ရွေးချယ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ ထည့်သွင်းမှုတွင် numpy array များစာရင်းတစ်ခုပါ၀င်သည်၊ တစ်ခုစီသည် output ကိုကိုယ်စားပြုသည့်အပူမြေပုံကိုသိမ်းဆည်းထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, ဒေတာများ, datasets
ထည့်သွင်းသည့်ချန်နယ်အရေအတွက် (nn.Conv1d ၏ 2st ဘောင်) ၏ အဓိပ္ပါယ်ကား အဘယ်နည်း။
PyTorch ရှိ nn.Conv2d လုပ်ဆောင်ချက်၏ ပထမဆုံး ကန့်သတ်ချက်ဖြစ်သည့် ထည့်သွင်းချန်နယ်အရေအတွက်သည် ထည့်သွင်းပုံရှိ အင်္ဂါရပ်မြေပုံ သို့မဟုတ် ချန်နယ်အရေအတွက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံ၏ "အရောင်" တန်ဖိုးများ အရေအတွက်နှင့် တိုက်ရိုက်မသက်ဆိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် ထူးခြားသော အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် ပုံစံများ အရေအတွက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း