thongminh589
New member
[Ưu Đãi Đặc Biệt Cho Khách Hàng Đặt Mua Ngay Hôm Nay!]: (https://shorten.asia/v3mmwdDz)
** Học sâu với Pytorch: Xây dựng, đào tạo và điều chỉnh mạng lưới thần kinh bằng các công cụ Python **
** Hashtags: ** #deeplearning #pytorch #NeAlTheworks
Học sâu là một kỹ thuật học máy mạnh mẽ đã được sử dụng để đạt được kết quả tiên tiến trong nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói.Pytorch là một khung nguồn mở phổ biến cho việc học sâu được thiết kế để giúp dễ dàng xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh.
Bài viết này cung cấp một giới thiệu toàn diện về học tập sâu với Pytorch.Nó bao gồm những điều cơ bản của học tập sâu, bao gồm các mạng lưới thần kinh, chức năng kích hoạt và chức năng mất mát.Nó cũng cung cấp các hướng dẫn chi tiết về cách xây dựng, đào tạo và điều chỉnh các mạng lưới thần kinh cho nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Đến cuối bài viết này, bạn sẽ có một sự hiểu biết vững chắc về việc học sâu với Pytorch và có thể áp dụng nó cho các dự án của riêng bạn.
** Học sâu là gì? **
Học sâu là một loại máy học sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo để học hỏi từ dữ liệu.Mạng lưới thần kinh được lấy cảm hứng từ bộ não con người và chúng có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau, bao gồm phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói.
** Pytorch **
Pytorch là một thư viện Python được thiết kế để dễ dàng xây dựng và đào tạo các mạng lưới thần kinh.Nó là một công cụ mạnh mẽ được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu và các học viên.Pytorch là nguồn mở và sử dụng miễn phí.
** Cách xây dựng một mạng lưới thần kinh với Pytorch **
Xây dựng một mạng lưới thần kinh với Pytorch tương đối đơn giản.Các bước sau đây sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng một mạng thần kinh đơn giản để phân loại hình ảnh của các chữ số viết tay.
1. ** Nhập các thư viện cần thiết. **
`` `Python
nhập khẩu ngọn đuốc
Nhập ngọn đuốc.nn dưới dạng nn
Nhập ngọn đuốc.
Nhập Torchvision.DataSets dưới dạng bộ dữ liệu
Nhập Torchvision.Transforms dưới dạng biến đổi
`` `
2. ** Tải dữ liệu. **
Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu MNIST, trong đó chứa hình ảnh của các chữ số viết tay.Chúng ta có thể tải bộ dữ liệu bằng mã sau:
`` `Python
Train_dataset = bộ dữ liệu.mnist (
root = 'dữ liệu',
Train = Đúng,
Tải xuống = true,
Transform = Transforms.Totensor ()
)
test_dataset = bộ dữ liệu.mnist (
root = 'dữ liệu',
Train = Sai,
Tải xuống = true,
Transform = Transforms.Totensor ()
)
`` `
3. ** Tạo một mạng lưới thần kinh. **
Mạng thần kinh của chúng tôi sẽ bao gồm hai lớp: một lớp đầu vào và lớp đầu ra.Lớp đầu vào sẽ có 28 * 28 = 784 tế bào thần kinh, là số pixel trong mỗi hình ảnh Mnist.Lớp đầu ra sẽ có 10 tế bào thần kinh, một cho mỗi chữ số.
Chúng tôi có thể tạo mạng thần kinh của mình bằng mã sau:
`` `Python
Lớp Neuralnetwork (nn.module):
def __init __ (tự):
Super (NeuralNetwork, self) .__ init __ ()
self.layer1 = nn.linear (784, 10)
def forward (self, x):
x = self.layer1 (x)
trả lại x
`` `
4. ** Đào tạo mạng lưới thần kinh. **
Chúng tôi có thể đào tạo mạng lưới thần kinh của mình bằng mã sau:
`` `Python
# Tạo một trình tối ưu hóa và một chức năng mất.
Optimitor = Optim.Adam (model.parameter ())
LOST_FUNCTION = nn.CrossentropyLoss ()
# Đào tạo mô hình cho 10 kỷ nguyên.
Đối với kỷ nguyên trong phạm vi (10):
Đối với dữ liệu trong Train_loader:
# Nhận các đầu vào và nhãn.
Đầu vào, Nhãn = Dữ liệu
# Không độ dốc.
Tối ưu.Zero_Grad ()
# Chuyển tiếp qua.
đầu ra = model (đầu vào)
# Tính toán tổn thất.
LOST = LOET_FUNCTION (Đầu ra, Nhãn)
# Bỏ qua.
mất.backward ()
# Cập nhật trọng số.
atptiminure.Step ()
# Đánh giá mô hình trên tập kiểm tra.
với Torch.no_grad ():
đúng = 0
Tổng cộng = 0
Đối với dữ liệu trong test_loader:
Đầu vào, Nhãn = Dữ liệu
đầu ra = model (đầu vào)
_, dự đoán = ngọn đuốc.max (oputs.data, 1)
Tổng cộng += nhãn.Size (0)
đúng += (dự đoán == nhãn) .sum (). item ()
PRIN
`` `
5. **
=======================================
[Ưu Đãi Đặc Biệt Cho Khách Hàng Đặt Mua Ngay Hôm Nay!]: (https://shorten.asia/v3mmwdDz)
=======================================
**Deep Learning With PyTorch: Build, Train, and Tune Neural Networks Using Python Tools**
**Hashtags:** #deeplearning #pytorch #neuralnetworks
Deep learning is a powerful machine learning technique that has been used to achieve state-of-the-art results in a wide variety of tasks, including image classification, natural language processing, and speech recognition. PyTorch is a popular open-source framework for deep learning that is designed to make it easy to build and train neural networks.
This article provides a comprehensive introduction to deep learning with PyTorch. It covers the basics of deep learning, including neural networks, activation functions, and loss functions. It also provides detailed instructions on how to build, train, and tune neural networks for a variety of tasks.
By the end of this article, you will have a solid understanding of deep learning with PyTorch and be able to apply it to your own projects.
**What is Deep Learning?**
Deep learning is a type of machine learning that uses artificial neural networks to learn from data. Neural networks are inspired by the human brain, and they can be used to solve a wide variety of problems, including image classification, natural language processing, and speech recognition.
**PyTorch**
PyTorch is a Python library that is designed to make it easy to build and train neural networks. It is a powerful tool that is used by researchers and practitioners alike. PyTorch is open-source and free to use.
**How to Build a Neural Network with PyTorch**
Building a neural network with PyTorch is relatively straightforward. The following steps will show you how to build a simple neural network to classify images of handwritten digits.
1. **Import the necessary libraries.**
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
```
2. **Load the data.**
We will be using the MNIST dataset, which contains images of handwritten digits. We can load the dataset using the following code:
```python
train_dataset = datasets.MNIST(
root='data',
train=True,
download=True,
transform=transforms.ToTensor()
)
test_dataset = datasets.MNIST(
root='data',
train=False,
download=True,
transform=transforms.ToTensor()
)
```
3. **Create a neural network.**
Our neural network will consist of two layers: an input layer and an output layer. The input layer will have 28 * 28 = 784 neurons, which is the number of pixels in each MNIST image. The output layer will have 10 neurons, one for each digit.
We can create our neural network using the following code:
```python
class NeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(NeuralNetwork, self).__init__()
self.layer1 = nn.Linear(784, 10)
def forward(self, x):
x = self.layer1(x)
return x
```
4. **Train the neural network.**
We can train our neural network using the following code:
```python
# Create an optimizer and a loss function.
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
# Train the model for 10 epochs.
for epoch in range(10):
for data in train_loader:
# Get the inputs and labels.
inputs, labels = data
# Zero the gradients.
optimizer.zero_grad()
# Forward pass.
outputs = model(inputs)
# Calculate the loss.
loss = loss_function(outputs, labels)
# Backward pass.
loss.backward()
# Update the weights.
optimizer.step()
# Evaluate the model on the test set.
with torch.no_grad():
correct = 0
total = 0
for data in test_loader:
inputs, labels = data
outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Test accuracy: {}%'.format(100 * correct / total))
```
5. **
=======================================
[Nhận Ngay Ưu Đãi Siêu Hấp Dẫn Khi Đặt Mua Ngay!]: (https://shorten.asia/v3mmwdDz)
