Un prim film la Deep Learning cu PyTorch

In acest caiet, vom face un pas pentru copii in lumea invatarii profunde folosind PyTorch. Exista deja o multime de caiete care va invata despre invatarea profunda si PyTorch. Scopul meu aici este sa ofer o baza si o introducere in invatarea profunda folosind PyTorch. Prin urmare, acest notebook se adreseaza incepatorilor, dar poate servi si ca recenzie pentru dezvoltatorii mai experimentati.

Dupa finalizarea acestui notebook, va asteptati sa cunoasteti componentele de baza ale antrenarii unei retele neuronale de baza cu PyTorch. Am lasat, de asemenea, cateva exercitii spre sfarsitul tutorialului, astfel incat sa incurajez cursantul sa faca mai multe cercetari si sa isi practice abilitatile de invatare profunda.

Ca la orice alt exercitiu de programare, primul pas este importul bibliotecilor necesare. Deoarece vom folosi Google Colab pentru a ne programa reteaua neuronala, trebuie sa instalam si sa importam bibliotecile PyTorch necesare. Caietul completat il puteti gasi la sfarsitul acestui tutorial.

Inainte de a construi si instrui o retea neuronala, primul pas este prelucrarea si pregatirea datelor. In acest blocnotes, vom folosi date sintetice (adica date false), asa ca nu vom folosi nicio data din lumea reala de data aceasta.

Din simplitate, vom folosi urmatoarele perechi de intrare si iesire convertite in tensori, asa cum sunt reprezentate de obicei datele in lumea invatarii profunde. Valorile x reprezinta intrarea dimensiunii (6,1), iar valorile y reprezinta iesirea dimensiunii similare. Exemplul este preluat din acest tutorial.

Obiectivul modelului de retea neuronala pe care urmeaza sa-l construim si sa-l antrenam este de a invata automat modele care caracterizeaza mai bine relatia dintre valorile x si y. In esenta, modelul invata relatia care exista intre intrari si iesiri, care poate fi apoi utilizata pentru a prezice valoarea y corespunzatoare pentru orice intrare data x.

Dupa cum am spus mai devreme, vom defini si construi mai intai componentele retelei noastre neuronale inainte de a antrena modelul.

De obicei, atunci cand construim un model de retea neuronala, definim straturile si greutatile care formeaza componentele de baza ale modelului. Mai jos va prezentam un exemplu despre cum sa definiti un strat numit layer1 cu dimensiunea (1, 1). In scopul acestui tutorial, nu vom defini in mod explicit greutatile si nu vom permite functiilor incorporate furnizate de PyTorch sa gestioneze acea parte pentru noi. Apropo, functia nn.Linear (.

pajotes folladas caseras reales
abuelas sexi pajas en español
xxx españa coños ricos
orgias abuelas incesto lesbianas
follando abuelas brutal tops
danna paola desnuda casadas españolas follando
feet hentai mamadas de polla
sexo gratis incesto sexo hd
videos porno violada porno france
porno madre hijo español peliculas eroticas italianas
vídeos de sexo gratis xxxespañol
lesbianas preciosas incestoxxx
mujeres tetudas follando con mi mujer
madre española follando con su hijo videos xxx violadas
sexo con cincuentonas peliculas porno castellano
pilladas de torbes españolas masturbandose
maria patiño desnuda abuela porno
maduras en playas nudistas muy maduras follando
masaje final feliz fiestas xxx
madurafollando mi mujer me folla el culo

..) aplica o transformare liniara datelor furnizate ca intrare. Deocamdata ignoram partinirea setand partinire = False.

Functia de pierdere, nn.MSELoss (), este insarcinata sa anunte modelul cat de bine a invatat relatia dintre intrare si iesire. Rolul principal al optimizatorului (in acest caz, un SGD) este de a minimiza sau reduce aceasta valoare a pierderii pe masura ce isi ajusteaza greutatile prin antrenament.

Avem toate componentele de care avem nevoie pentru a ne antrena modelul. Mai jos este codul folosit pentru a ne antrena modelul.

In termeni simpli, antrenam modelul alimentandu-l perechile de intrare si iesire pentru cateva runde (adica epoca). Dupa o serie de pasi inainte si inapoi, modelul invata oarecum relatia dintre valorile x si y. Acest lucru se remarca prin scaderea pierderii calculate. Pentru o explicatie mai detaliata a acestui cod, consultati acest tutorial.

Dupa instruirea modelului, avem capacitatea de a testa capacitatea predictiva a modelului, trecandu-i o intrare. Mai jos este un exemplu simplu despre cum ati putea realiza acest lucru cu modelul nostru. Rezultatul obtinut se aliniaza cu rezultatele obtinute in acest caiet, care a inspirat intregul tutorial.

Iesirea este: 17.096769332885742

Felicitari! In acest tutorial ati invatat cum sa antrenati o retea neuronala simpla folosind PyTorch. De asemenea, ati aflat despre componentele de baza care alcatuiesc un model de retea neuronala, cum ar fi stratul ascuns, optimizatorul si functia de pierdere. Apoi am instruit modelul si i-am testat capacitatile predictive. Sunteti pe drumul cel bun pentru a deveni mai informati cu privire la invatarea profunda si PyTorch. Am furnizat o serie de referinte mai jos daca sunteti interesat sa exersati si sa aflati mai multe.

As dori sa multumesc Laurence Moroney pentru excelentul sau tutorial, pe care l-am folosit ca inspiratie pentru acest tutorial.

• Adaugati mai multe exemple in tensorii de intrare si iesire. In plus, incercati sa modificati dimensiunile datelor, de exemplu adaugand o valoare suplimentara in fiecare matrice. Ce trebuie schimbat pentru a instrui cu succes reteaua cu noile date?
• Modelul convergea foarte repede, ceea ce inseamna ca a invatat relatia dintre valorile x si y dupa doar cateva iteratii. Credeti ca are sens sa continuati antrenamentul modelului dupa ce pierderea nu scade in continuare? Cum ati automatiza procesul de oprire a antrenamentului dupa ce pierderea modelului nu se modifica substantial?
• In exemplul nostru, am folosit un singur strat ascuns. Incercati sa aruncati o privire la documentatia PyTorch pentru a afla ce trebuie sa faceti pentru a obtine un model cu mai multe straturi. Ce se intampla daca adaugati mai multe straturi ascunse?
• Nu am discutat in detaliu rata de invatare (lr-0,01) si alegerea optimizatorului. Consultati documentatia PyTorch pentru a afla mai multe despre ce alte optimizatoare puteti utiliza. Cum crezi ca afecteaza acest lucru antrenamentul?