PyTorch का उपयोग करके कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को प्रशिक्षित करते समय, कई आवश्यक लाइब्रेरीज़ होती हैं जिन्हें आयात करने की आवश्यकता होती है। ये पुस्तकालय सीएनएन मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण के लिए आवश्यक कार्यक्षमताएँ प्रदान करते हैं। इस उत्तर में, हम उन मुख्य पुस्तकालयों पर चर्चा करेंगे जिनका उपयोग आमतौर पर PyTorch के साथ CNN को प्रशिक्षित करने के लिए गहन शिक्षण के क्षेत्र में किया जाता है।
1. पाइटोरच:
PyTorch एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण और प्रशिक्षण के लिए उपकरणों और कार्यक्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है। इसके लचीलेपन और दक्षता के कारण गहन शिक्षण समुदाय में इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। PyTorch का उपयोग करके CNN को प्रशिक्षित करने के लिए, आपको PyTorch लाइब्रेरी को आयात करने की आवश्यकता है, जो निम्नलिखित आयात विवरण का उपयोग करके किया जा सकता है:
python import torch
2. टॉर्चविज़न:
टॉर्चविज़न एक PyTorch पैकेज है जो विशेष रूप से कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए डेटासेट, मॉडल और परिवर्तन प्रदान करता है। इसमें MNIST, CIFAR-10 और ImageNet जैसे लोकप्रिय डेटासेट, साथ ही VGG, ResNet और AlexNet जैसे पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल शामिल हैं। टॉर्चविज़न की कार्यक्षमताओं का उपयोग करने के लिए, आपको इसे निम्नानुसार आयात करना होगा:
python import torchvision
3. मशाल.एनएन:
Torch.nn PyTorch का एक उपपैकेज है जो तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण के लिए कक्षाएं और फ़ंक्शन प्रदान करता है। इसमें विभिन्न परतें, सक्रियण फ़ंक्शन, हानि फ़ंक्शन और अनुकूलन एल्गोरिदम शामिल हैं। सीएनएन को प्रशिक्षित करते समय, आपको अपने नेटवर्क की वास्तुकला को परिभाषित करने के लिए मशाल.एनएन मॉड्यूल को आयात करने की आवश्यकता होती है। Torch.nn के लिए आयात विवरण इस प्रकार है:
python import torch.nn as nn
4. टॉर्च.ऑप्टिम:
Torch.optim PyTorch का एक और उपपैकेज है जो तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए विभिन्न अनुकूलन एल्गोरिदम प्रदान करता है। इसमें स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (एसजीडी), एडम और आरएमएसप्रॉप जैसे लोकप्रिय अनुकूलन एल्गोरिदम शामिल हैं। टार्च.ऑप्टिम मॉड्यूल को आयात करने के लिए, आप निम्नलिखित आयात विवरण का उपयोग कर सकते हैं:
python import torch.optim as optim
5. टॉर्च.यूटिल्स.डेटा:
Torch.utils.data एक PyTorch पैकेज है जो डेटा लोडिंग और प्रीप्रोसेसिंग के लिए उपकरण प्रदान करता है। इसमें कस्टम डेटासेट, डेटा लोडर और डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन बनाने के लिए कक्षाएं और फ़ंक्शन शामिल हैं। सीएनएन को प्रशिक्षित करते समय, आपको अक्सर torch.utils.data द्वारा प्रदान की गई कार्यक्षमताओं का उपयोग करके अपने प्रशिक्षण डेटा को लोड और प्रीप्रोसेस करने की आवश्यकता होती है। Torch.utils.data मॉड्यूल को आयात करने के लिए, आप निम्नलिखित आयात विवरण का उपयोग कर सकते हैं:
python import torch.utils.data as data
6. टॉर्च.यूटिल्स.टेंसरबोर्ड:
Torch.utils.tensorboard PyTorch का एक उपपैकेज है जो TensorBoard का उपयोग करके प्रशिक्षण प्रगति और परिणामों को देखने के लिए उपकरण प्रदान करता है। TensorBoard एक वेब-आधारित उपकरण है जो आपको अपनी प्रशिक्षण प्रक्रिया के विभिन्न पहलुओं, जैसे हानि वक्र, सटीकता वक्र और नेटवर्क आर्किटेक्चर की निगरानी और विश्लेषण करने की अनुमति देता है। Torch.utils.tensorboard मॉड्यूल को आयात करने के लिए, आप निम्नलिखित आयात विवरण का उपयोग कर सकते हैं:
python import torch.utils.tensorboard as tb
ये मुख्य लाइब्रेरी हैं जिनका उपयोग आमतौर पर PyTorch का उपयोग करके CNN को प्रशिक्षित करते समय किया जाता है। हालाँकि, आपके प्रोजेक्ट की विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर, आपको अतिरिक्त लाइब्रेरी या मॉड्यूल आयात करने की आवश्यकता हो सकती है। अधिक विस्तृत जानकारी और उदाहरणों के लिए PyTorch और अन्य प्रासंगिक पुस्तकालयों के आधिकारिक दस्तावेज़ का संदर्भ लेना हमेशा एक अच्छा अभ्यास है।
PyTorch का उपयोग करके CNN को प्रशिक्षित करते समय, आपको PyTorch लाइब्रेरी के साथ-साथ अन्य आवश्यक लाइब्रेरी जैसे कि टॉर्चविजन, टॉर्च.एनएन, टॉर्च.ऑप्टिम, टॉर्च.यूटिल्स.डेटा और टॉर्च.यूटिल्स.टेन्सरबोर्ड को आयात करने की आवश्यकता होती है। ये पुस्तकालय सीएनएन मॉडल के निर्माण, प्रशिक्षण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए कार्यात्मकताओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करते हैं।
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