chanhung121314
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** Lập trình các ứng dụng thông minh với pytorch **
Pytorch là một thư viện học tập sâu dựa trên Python, cung cấp một môi trường mạnh mẽ và linh hoạt để tạo và đào tạo các mạng lưới thần kinh.Nó được thiết kế để dễ sử dụng, với API sạch sẽ và được ghi chép rõ ràng.Pytorch cũng là nguồn mở, có nghĩa là nó có thể được sử dụng cho cả ứng dụng nghiên cứu và sản xuất.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Pytorch để tạo và đào tạo một mạng lưới thần kinh đơn giản có thể được sử dụng để phân loại hình ảnh.Chúng tôi cũng sẽ cung cấp các liên kết đến các tài nguyên bổ sung mà bạn có thể sử dụng để tìm hiểu thêm về Pytorch và cách sử dụng nó để xây dựng các ứng dụng thông minh của riêng bạn.
## Bắt đầu với Pytorch
Bước đầu tiên là cài đặt Pytorch.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trên trang web Pytorch.Khi bạn đã cài đặt Pytorch, bạn có thể tạo một dự án Python mới và bắt đầu mã hóa.
## Tạo một mạng lưới thần kinh
Để tạo một mạng lưới thần kinh trong Pytorch, bạn cần xác định kiến trúc mạng và sau đó khởi tạo các trọng số.Kiến trúc mạng xác định số lượng lớp trong mạng và số lượng tế bào thần kinh trong mỗi lớp.Trọng lượng là các giá trị được sử dụng để kết nối các tế bào thần kinh trong mạng.
Bạn có thể xác định kiến trúc mạng bằng lớp `nn.efferential`.Lớp học này cho phép bạn xếp các lớp cùng nhau theo kiểu tuyến tính.Ví dụ: mã sau đây xác định một mạng thần kinh đơn giản với hai lớp ẩn:
`` `Python
Nhập ngọn đuốc.nn dưới dạng nn
Lớp Neuralnetwork (nn.module):
def __init __ (tự):
Super (NeuralNetwork, self) .__ init __ ()
self.hidden1 = nn.linear (784, 256)
self.hidden2 = nn.linear (256, 128)
self.output = nn.linear (128, 10)
def forward (self, x):
x = self.hidden1 (x)
x = nn.functional.relu (x)
x = self.hidden2 (x)
x = nn.functional.relu (x)
x = self.output (x)
trả lại x
`` `
Khi bạn đã xác định kiến trúc mạng, bạn cần khởi tạo các trọng số.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng mô -đun `nn.init`.Ví dụ: mã sau đây khởi tạo các trọng số của mạng thần kinh thành các giá trị ngẫu nhiên nhỏ:
`` `Python
def init_weights (m):
Nếu isinstance (M, nn.linear):
nn.init.kaiming_normal_ (m.weight)
m.bias.data.zero_ ()
model = neuralnetwork ()
init_ weights (mô hình)
`` `
## đào tạo mạng lưới thần kinh
Khi bạn đã tạo và khởi tạo mạng lưới thần kinh, bạn cần đào tạo nó.Huấn luyện một mạng lưới thần kinh liên quan đến việc cung cấp dữ liệu vào mạng và điều chỉnh các trọng số để mạng học cách thực hiện nhiệm vụ mong muốn.
Để đào tạo mạng lưới thần kinh, bạn cần xác định chức năng mất và trình tối ưu hóa.Chức năng tổn thất đo lường mức độ hoạt động của mạng trên dữ liệu đào tạo.Trình tối ưu hóa được sử dụng để cập nhật các trọng số của mạng để chức năng tổn thất được giảm thiểu.
Mã sau đây xác định chức năng tổn thất và trình tối ưu hóa cho mạng thần kinh:
`` `Python
LOST_FUNCTION = nn.CrossentropyLoss ()
Tối ưu hóa = Torch.Optim.Adam (model.parameter (), lr = 0,001)
`` `
Khi bạn đã xác định chức năng tổn thất và trình tối ưu hóa, bạn có thể bắt đầu đào tạo mạng.Bạn có thể thực hiện điều này bằng cách lặp qua dữ liệu đào tạo và gọi các phương thức `lùi ()` và `bước ()` của trình tối ưu hóa.Phương pháp `lùi ()` tính toán độ dốc của hàm mất liên quan đến trọng số của mạng.Phương thức `Bước ()` Cập nhật các trọng số của mạng bằng độ dốc.
Mã sau đây cho thấy cách đào tạo mạng lưới thần kinh cho một kỷ nguyên:
`` `Python
Đối với i, (hình ảnh, nhãn) trong liệt kê (Train_loader):
hình ảnh = hình ảnh.to (thiết bị)
Nhãn = nhãn.to (thiết bị)
đầu ra = model (
[ENGLISH]:
**Programming Intelligent Apps with PyTorch**
PyTorch is a Python-based deep learning library that provides a powerful and flexible environment for creating and training neural networks. It is designed to be easy to use, with a clean and well-documented API. PyTorch is also open source, which means that it can be used for both research and production applications.
In this article, we will show you how to use PyTorch to create and train a simple neural network that can be used to classify images. We will also provide links to additional resources that you can use to learn more about PyTorch and how to use it to build your own intelligent applications.
## Getting Started with PyTorch
The first step is to install PyTorch. You can do this by following the instructions on the PyTorch website. Once you have installed PyTorch, you can create a new Python project and start coding.
## Creating a Neural Network
To create a neural network in PyTorch, you need to define the network architecture and then initialize the weights. The network architecture defines the number of layers in the network and the number of neurons in each layer. The weights are the values that are used to connect the neurons in the network.
You can define the network architecture using the `nn.Sequential` class. This class allows you to stack together layers in a linear fashion. For example, the following code defines a simple neural network with two hidden layers:
```python
import torch.nn as nn
class NeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(NeuralNetwork, self).__init__()
self.hidden1 = nn.Linear(784, 256)
self.hidden2 = nn.Linear(256, 128)
self.output = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.hidden1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.hidden2(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.output(x)
return x
```
Once you have defined the network architecture, you need to initialize the weights. You can do this using the `nn.init` module. For example, the following code initializes the weights of the neural network to small random values:
```python
def init_weights(m):
if isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.kaiming_normal_(m.weight)
m.bias.data.zero_()
model = NeuralNetwork()
init_weights(model)
```
## Training the Neural Network
Once you have created and initialized the neural network, you need to train it. Training a neural network involves feeding data into the network and adjusting the weights so that the network learns to perform the desired task.
To train the neural network, you need to define a loss function and an optimizer. The loss function measures how well the network is performing on the training data. The optimizer is used to update the weights of the network so that the loss function is minimized.
The following code defines a loss function and an optimizer for the neural network:
```python
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
```
Once you have defined the loss function and the optimizer, you can start training the network. You can do this by looping over the training data and calling the `backward()` and `step()` methods of the optimizer. The `backward()` method calculates the gradients of the loss function with respect to the weights of the network. The `step()` method updates the weights of the network using the gradients.
The following code shows how to train the neural network for one epoch:
```python
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
images = images.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(
** Lập trình các ứng dụng thông minh với pytorch **
Pytorch là một thư viện học tập sâu dựa trên Python, cung cấp một môi trường mạnh mẽ và linh hoạt để tạo và đào tạo các mạng lưới thần kinh.Nó được thiết kế để dễ sử dụng, với API sạch sẽ và được ghi chép rõ ràng.Pytorch cũng là nguồn mở, có nghĩa là nó có thể được sử dụng cho cả ứng dụng nghiên cứu và sản xuất.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Pytorch để tạo và đào tạo một mạng lưới thần kinh đơn giản có thể được sử dụng để phân loại hình ảnh.Chúng tôi cũng sẽ cung cấp các liên kết đến các tài nguyên bổ sung mà bạn có thể sử dụng để tìm hiểu thêm về Pytorch và cách sử dụng nó để xây dựng các ứng dụng thông minh của riêng bạn.
## Bắt đầu với Pytorch
Bước đầu tiên là cài đặt Pytorch.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trên trang web Pytorch.Khi bạn đã cài đặt Pytorch, bạn có thể tạo một dự án Python mới và bắt đầu mã hóa.
## Tạo một mạng lưới thần kinh
Để tạo một mạng lưới thần kinh trong Pytorch, bạn cần xác định kiến trúc mạng và sau đó khởi tạo các trọng số.Kiến trúc mạng xác định số lượng lớp trong mạng và số lượng tế bào thần kinh trong mỗi lớp.Trọng lượng là các giá trị được sử dụng để kết nối các tế bào thần kinh trong mạng.
Bạn có thể xác định kiến trúc mạng bằng lớp `nn.efferential`.Lớp học này cho phép bạn xếp các lớp cùng nhau theo kiểu tuyến tính.Ví dụ: mã sau đây xác định một mạng thần kinh đơn giản với hai lớp ẩn:
`` `Python
Nhập ngọn đuốc.nn dưới dạng nn
Lớp Neuralnetwork (nn.module):
def __init __ (tự):
Super (NeuralNetwork, self) .__ init __ ()
self.hidden1 = nn.linear (784, 256)
self.hidden2 = nn.linear (256, 128)
self.output = nn.linear (128, 10)
def forward (self, x):
x = self.hidden1 (x)
x = nn.functional.relu (x)
x = self.hidden2 (x)
x = nn.functional.relu (x)
x = self.output (x)
trả lại x
`` `
Khi bạn đã xác định kiến trúc mạng, bạn cần khởi tạo các trọng số.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng mô -đun `nn.init`.Ví dụ: mã sau đây khởi tạo các trọng số của mạng thần kinh thành các giá trị ngẫu nhiên nhỏ:
`` `Python
def init_weights (m):
Nếu isinstance (M, nn.linear):
nn.init.kaiming_normal_ (m.weight)
m.bias.data.zero_ ()
model = neuralnetwork ()
init_ weights (mô hình)
`` `
## đào tạo mạng lưới thần kinh
Khi bạn đã tạo và khởi tạo mạng lưới thần kinh, bạn cần đào tạo nó.Huấn luyện một mạng lưới thần kinh liên quan đến việc cung cấp dữ liệu vào mạng và điều chỉnh các trọng số để mạng học cách thực hiện nhiệm vụ mong muốn.
Để đào tạo mạng lưới thần kinh, bạn cần xác định chức năng mất và trình tối ưu hóa.Chức năng tổn thất đo lường mức độ hoạt động của mạng trên dữ liệu đào tạo.Trình tối ưu hóa được sử dụng để cập nhật các trọng số của mạng để chức năng tổn thất được giảm thiểu.
Mã sau đây xác định chức năng tổn thất và trình tối ưu hóa cho mạng thần kinh:
`` `Python
LOST_FUNCTION = nn.CrossentropyLoss ()
Tối ưu hóa = Torch.Optim.Adam (model.parameter (), lr = 0,001)
`` `
Khi bạn đã xác định chức năng tổn thất và trình tối ưu hóa, bạn có thể bắt đầu đào tạo mạng.Bạn có thể thực hiện điều này bằng cách lặp qua dữ liệu đào tạo và gọi các phương thức `lùi ()` và `bước ()` của trình tối ưu hóa.Phương pháp `lùi ()` tính toán độ dốc của hàm mất liên quan đến trọng số của mạng.Phương thức `Bước ()` Cập nhật các trọng số của mạng bằng độ dốc.
Mã sau đây cho thấy cách đào tạo mạng lưới thần kinh cho một kỷ nguyên:
`` `Python
Đối với i, (hình ảnh, nhãn) trong liệt kê (Train_loader):
hình ảnh = hình ảnh.to (thiết bị)
Nhãn = nhãn.to (thiết bị)
đầu ra = model (
[ENGLISH]:
**Programming Intelligent Apps with PyTorch**
PyTorch is a Python-based deep learning library that provides a powerful and flexible environment for creating and training neural networks. It is designed to be easy to use, with a clean and well-documented API. PyTorch is also open source, which means that it can be used for both research and production applications.
In this article, we will show you how to use PyTorch to create and train a simple neural network that can be used to classify images. We will also provide links to additional resources that you can use to learn more about PyTorch and how to use it to build your own intelligent applications.
## Getting Started with PyTorch
The first step is to install PyTorch. You can do this by following the instructions on the PyTorch website. Once you have installed PyTorch, you can create a new Python project and start coding.
## Creating a Neural Network
To create a neural network in PyTorch, you need to define the network architecture and then initialize the weights. The network architecture defines the number of layers in the network and the number of neurons in each layer. The weights are the values that are used to connect the neurons in the network.
You can define the network architecture using the `nn.Sequential` class. This class allows you to stack together layers in a linear fashion. For example, the following code defines a simple neural network with two hidden layers:
```python
import torch.nn as nn
class NeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(NeuralNetwork, self).__init__()
self.hidden1 = nn.Linear(784, 256)
self.hidden2 = nn.Linear(256, 128)
self.output = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.hidden1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.hidden2(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.output(x)
return x
```
Once you have defined the network architecture, you need to initialize the weights. You can do this using the `nn.init` module. For example, the following code initializes the weights of the neural network to small random values:
```python
def init_weights(m):
if isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.kaiming_normal_(m.weight)
m.bias.data.zero_()
model = NeuralNetwork()
init_weights(model)
```
## Training the Neural Network
Once you have created and initialized the neural network, you need to train it. Training a neural network involves feeding data into the network and adjusting the weights so that the network learns to perform the desired task.
To train the neural network, you need to define a loss function and an optimizer. The loss function measures how well the network is performing on the training data. The optimizer is used to update the weights of the network so that the loss function is minimized.
The following code defines a loss function and an optimizer for the neural network:
```python
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
```
Once you have defined the loss function and the optimizer, you can start training the network. You can do this by looping over the training data and calling the `backward()` and `step()` methods of the optimizer. The `backward()` method calculates the gradients of the loss function with respect to the weights of the network. The `step()` method updates the weights of the network using the gradients.
The following code shows how to train the neural network for one epoch:
```python
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
images = images.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(
