monglammacaroni
New member
..
Python 3.10 là bản phát hành chính mới nhất của ngôn ngữ lập trình Python và nó bao gồm một số tính năng mới khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng học máy và học sâu.Pytorch là một khung học tập sâu phổ biến được xây dựng trên đỉnh Python, và nó giúp bạn dễ dàng phát triển và đào tạo các mô hình học tập sâu.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Python 3.10 và Pytorch để tạo ra một mô hình học tập sâu đơn giản.Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách cài đặt các gói yêu cầu và sau đó chúng tôi sẽ tạo một bộ dữ liệu hình ảnh.Sau đó, chúng tôi sẽ sử dụng Pytorch để đào tạo một mô hình để phân loại hình ảnh thành hai loại: mèo và chó.Cuối cùng, chúng tôi sẽ đánh giá mô hình và xem nó hoạt động tốt như thế nào.
### 1. Cài đặt các gói yêu cầu
Bước đầu tiên là cài đặt các gói cần thiết.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Pip Cài đặt Torchvision
`` `
Điều này sẽ cài đặt các gói Pytorch và Torchvision.
### 2. Tạo bộ dữ liệu hình ảnh
Bước tiếp theo là tạo một bộ dữ liệu hình ảnh.Bạn có thể làm điều này bằng cách tải xuống một bộ dữ liệu từ Internet hoặc bạn có thể tạo bộ dữ liệu của riêng mình.Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ sử dụng [bộ dữ liệu CIFAR-10] (https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html).Bộ dữ liệu này chứa 60.000 hình ảnh của 10 lớp khác nhau.
Để tải xuống bộ dữ liệu CIFAR-10, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
wget https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
`` `
Khi bộ dữ liệu đã được tải xuống, bạn có thể trích xuất nó bằng lệnh sau:
`` `
TAR -XZVF CIFAR-10-PYTHON.TAR.GZ
`` `
Điều này sẽ tạo ra một thư mục gọi là `cifar-10-python`.Bộ dữ liệu được lưu trữ trong thư mục này trong một tệp có tên là `CIFAR-10-BATCH-PY`.
### 3. Đào tạo mô hình
Bây giờ chúng ta có một bộ dữ liệu hình ảnh, chúng ta có thể đào tạo một mô hình để phân loại chúng.Để làm điều này, chúng tôi sẽ sử dụng các bước sau:
1. Tạo một mô hình Pytorch.
2. Tải dữ liệu vào mô hình.
3. Đào tạo mô hình.
4. Đánh giá mô hình.
Chúng tôi sẽ đi qua từng bước này một cách chi tiết dưới đây.
#### 1. Tạo mô hình Pytorch
Bước đầu tiên là tạo ra một mô hình pytorch.Chúng tôi sẽ sử dụng một mạng lưới thần kinh tích chập đơn giản (CNN) cho ví dụ này.CNN sẽ có hai lớp chập, theo sau là hai lớp được kết nối đầy đủ.
Để tạo CNN, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
nhập khẩu ngọn đuốc
Nhập ngọn đuốc.nn dưới dạng nn
Lớp CNN (nn.module):
def __init __ (tự):
Super (CNN, self) .__ init __ ()
self.conv1 = nn.conv2d (3, 64, kernel_size = 3)
self.conv2 = nn.conv2d (64, 128, kernel_size = 3)
self.fc1 = nn.linear (128 * 7 * 7, 1024)
self.fc2 = nn.linear (1024, 10)
def forward (self, x):
x = self.conv1 (x)
x = nn.functional.relu (x)
x = nn.maxpool2d (2) (x)
x = self.conv2 (x)
x = nn.functional.relu (x)
x = nn.maxpool2d (2) (x)
x = x.view (-1, 128 * 7 * 7)
x = self.fc1 (x)
x = nn.Functional
=======================================
#Python #pytorch #deeplearning #Machinelearning #ai ## Python 3.10 and PyTorch
Python 3.10 is the latest major release of the Python programming language, and it includes a number of new features that make it a powerful tool for machine learning and deep learning applications. PyTorch is a popular deep learning framework that is built on top of Python, and it makes it easy to develop and train deep learning models.
In this article, we will show you how to use Python 3.10 and PyTorch to create a simple deep learning model. We will start by installing the required packages, and then we will create a dataset of images. We will then use PyTorch to train a model to classify the images into two categories: cats and dogs. Finally, we will evaluate the model and see how well it performs.
### 1. Installing the Required Packages
The first step is to install the required packages. To do this, you can use the following command:
```
pip install torch torchvision
```
This will install the PyTorch and torchvision packages.
### 2. Creating a Dataset of Images
The next step is to create a dataset of images. You can do this by downloading a dataset from the internet, or you can create your own dataset. For this example, we will use the [CIFAR-10 dataset](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html). This dataset contains 60,000 images of 10 different classes.
To download the CIFAR-10 dataset, you can use the following command:
```
wget https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
```
Once the dataset has been downloaded, you can extract it using the following command:
```
tar -xzvf cifar-10-python.tar.gz
```
This will create a directory called `cifar-10-python`. The dataset is stored in this directory in a file called `cifar-10-batches-py`.
### 3. Training the Model
Now that we have a dataset of images, we can train a model to classify them. To do this, we will use the following steps:
1. Create a PyTorch model.
2. Load the dataset into the model.
3. Train the model.
4. Evaluate the model.
We will go through each of these steps in detail below.
#### 1. Creating a PyTorch Model
The first step is to create a PyTorch model. We will use a simple convolutional neural network (CNN) for this example. The CNN will have two convolutional layers, followed by two fully connected layers.
To create the CNN, we can use the following code:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3)
self.fc1 = nn.Linear(128 * 7 * 7, 1024)
self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = nn.MaxPool2d(2)(x)
x = self.conv2(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = nn.MaxPool2d(2)(x)
x = x.view(-1, 128 * 7 * 7)
x = self.fc1(x)
x = nn.functional
Python 3.10 là bản phát hành chính mới nhất của ngôn ngữ lập trình Python và nó bao gồm một số tính năng mới khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng học máy và học sâu.Pytorch là một khung học tập sâu phổ biến được xây dựng trên đỉnh Python, và nó giúp bạn dễ dàng phát triển và đào tạo các mô hình học tập sâu.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Python 3.10 và Pytorch để tạo ra một mô hình học tập sâu đơn giản.Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách cài đặt các gói yêu cầu và sau đó chúng tôi sẽ tạo một bộ dữ liệu hình ảnh.Sau đó, chúng tôi sẽ sử dụng Pytorch để đào tạo một mô hình để phân loại hình ảnh thành hai loại: mèo và chó.Cuối cùng, chúng tôi sẽ đánh giá mô hình và xem nó hoạt động tốt như thế nào.
### 1. Cài đặt các gói yêu cầu
Bước đầu tiên là cài đặt các gói cần thiết.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Pip Cài đặt Torchvision
`` `
Điều này sẽ cài đặt các gói Pytorch và Torchvision.
### 2. Tạo bộ dữ liệu hình ảnh
Bước tiếp theo là tạo một bộ dữ liệu hình ảnh.Bạn có thể làm điều này bằng cách tải xuống một bộ dữ liệu từ Internet hoặc bạn có thể tạo bộ dữ liệu của riêng mình.Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ sử dụng [bộ dữ liệu CIFAR-10] (https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html).Bộ dữ liệu này chứa 60.000 hình ảnh của 10 lớp khác nhau.
Để tải xuống bộ dữ liệu CIFAR-10, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
wget https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
`` `
Khi bộ dữ liệu đã được tải xuống, bạn có thể trích xuất nó bằng lệnh sau:
`` `
TAR -XZVF CIFAR-10-PYTHON.TAR.GZ
`` `
Điều này sẽ tạo ra một thư mục gọi là `cifar-10-python`.Bộ dữ liệu được lưu trữ trong thư mục này trong một tệp có tên là `CIFAR-10-BATCH-PY`.
### 3. Đào tạo mô hình
Bây giờ chúng ta có một bộ dữ liệu hình ảnh, chúng ta có thể đào tạo một mô hình để phân loại chúng.Để làm điều này, chúng tôi sẽ sử dụng các bước sau:
1. Tạo một mô hình Pytorch.
2. Tải dữ liệu vào mô hình.
3. Đào tạo mô hình.
4. Đánh giá mô hình.
Chúng tôi sẽ đi qua từng bước này một cách chi tiết dưới đây.
#### 1. Tạo mô hình Pytorch
Bước đầu tiên là tạo ra một mô hình pytorch.Chúng tôi sẽ sử dụng một mạng lưới thần kinh tích chập đơn giản (CNN) cho ví dụ này.CNN sẽ có hai lớp chập, theo sau là hai lớp được kết nối đầy đủ.
Để tạo CNN, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
nhập khẩu ngọn đuốc
Nhập ngọn đuốc.nn dưới dạng nn
Lớp CNN (nn.module):
def __init __ (tự):
Super (CNN, self) .__ init __ ()
self.conv1 = nn.conv2d (3, 64, kernel_size = 3)
self.conv2 = nn.conv2d (64, 128, kernel_size = 3)
self.fc1 = nn.linear (128 * 7 * 7, 1024)
self.fc2 = nn.linear (1024, 10)
def forward (self, x):
x = self.conv1 (x)
x = nn.functional.relu (x)
x = nn.maxpool2d (2) (x)
x = self.conv2 (x)
x = nn.functional.relu (x)
x = nn.maxpool2d (2) (x)
x = x.view (-1, 128 * 7 * 7)
x = self.fc1 (x)
x = nn.Functional
=======================================
#Python #pytorch #deeplearning #Machinelearning #ai ## Python 3.10 and PyTorch
Python 3.10 is the latest major release of the Python programming language, and it includes a number of new features that make it a powerful tool for machine learning and deep learning applications. PyTorch is a popular deep learning framework that is built on top of Python, and it makes it easy to develop and train deep learning models.
In this article, we will show you how to use Python 3.10 and PyTorch to create a simple deep learning model. We will start by installing the required packages, and then we will create a dataset of images. We will then use PyTorch to train a model to classify the images into two categories: cats and dogs. Finally, we will evaluate the model and see how well it performs.
### 1. Installing the Required Packages
The first step is to install the required packages. To do this, you can use the following command:
```
pip install torch torchvision
```
This will install the PyTorch and torchvision packages.
### 2. Creating a Dataset of Images
The next step is to create a dataset of images. You can do this by downloading a dataset from the internet, or you can create your own dataset. For this example, we will use the [CIFAR-10 dataset](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html). This dataset contains 60,000 images of 10 different classes.
To download the CIFAR-10 dataset, you can use the following command:
```
wget https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
```
Once the dataset has been downloaded, you can extract it using the following command:
```
tar -xzvf cifar-10-python.tar.gz
```
This will create a directory called `cifar-10-python`. The dataset is stored in this directory in a file called `cifar-10-batches-py`.
### 3. Training the Model
Now that we have a dataset of images, we can train a model to classify them. To do this, we will use the following steps:
1. Create a PyTorch model.
2. Load the dataset into the model.
3. Train the model.
4. Evaluate the model.
We will go through each of these steps in detail below.
#### 1. Creating a PyTorch Model
The first step is to create a PyTorch model. We will use a simple convolutional neural network (CNN) for this example. The CNN will have two convolutional layers, followed by two fully connected layers.
To create the CNN, we can use the following code:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3)
self.fc1 = nn.Linear(128 * 7 * 7, 1024)
self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = nn.MaxPool2d(2)(x)
x = self.conv2(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = nn.MaxPool2d(2)(x)
x = x.view(-1, 128 * 7 * 7)
x = self.fc1(x)
x = nn.functional
