pytorch image classification
1.0.0
يحتوي هذا الريبو على دروس تغطي تصنيف الصور باستخدام Pytorch 1.7 و Torchvision 0.8 و Matplotlib 3.3 و Scikit-Learn 0.24 ، مع Python 3.8.
سنبدأ بتنفيذ Perceptron متعدد الطبقات (MLP) ثم الانتقال إلى البنية باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). على وجه التحديد ، سنقوم بتنفيذ Lenet و Alexnet و VGG و Resnet.
إذا وجدت أي أخطاء أو لا توافق على أي من التفسيرات ، فيرجى عدم التردد في تقديم مشكلة. أرحب بأي ردود فعل إيجابية أو سلبية!
لتثبيت Pytorch ، راجع تعليمات التثبيت على موقع Pytorch.
يجب على الإرشادات المتمثلة في تثبيت Pytorch أيضًا تفصيل كيفية تثبيت TorchVision ولكن يمكن تثبيتها أيضًا عبر:
pip install torchvision1 - متعدد الطبقات Perceptron
يوفر هذا البرنامج التعليمي مقدمة إلى Pytorch و TorchVision. سنتعلم كيفية: تحميل مجموعات البيانات ، وزيادة البيانات ، وتحديد إدراكسي متعدد الطبقات (MLP) ، وتدريب نموذج ، وعرض مخرجات نموذجنا ، وتصور تمثيلات النموذج ، وعرض أوزان النموذج. سيتم تنفيذ التجارب على مجموعة بيانات MNIST - مجموعة من أرقام رمادية مكتوبة بخط اليد 28x28.
2 - لينت
في هذا البرنامج التعليمي ، سننفذ بنية Lenet الكلاسيكية. سننظر في الشبكات العصبية التلافيفية وكيف تعمل الطبقات التلافيفية والأخطام الفرعي (المعروف أيضًا باسم تجميع).
3 - Alexnet
في هذا البرنامج التعليمي ، سنقوم بتنفيذ Alexnet ، بنية الشبكة العصبية التلافيفية التي ساعدت في بدء الاهتمام الحالي بالتعلم العميق. سننتقل إلى مجموعة بيانات CIFAR10 - 32 × 32 صورًا ملونة في عشر فئات. نعرض: كيفية تحديد البنية باستخدام nn.Sequential ، وكيفية تهيئة معلمات شبكتك العصبية ، وكيفية استخدام الباحث عن معدل التعلم لتحديد معدل التعلم الأولي الجيد.
4 - VGG
سيغطي هذا البرنامج التعليمي تنفيذ نموذج VGG. ومع ذلك ، بدلاً من تدريب النموذج من نقطة الصفر ، سنقوم بدلاً من ذلك بتحميل نموذج VGG الذي تم تدريبه مسبقًا على مجموعة بيانات ImageNet وإظهار كيفية إجراء التعلم النقل لتكييف أوزانها مع مجموعة بيانات CIFAR10 باستخدام تقنية تسمى التمييز التمييزي. سنشرح أيضًا كيف يعمل طبقات التجميع التكيفية وتطبيع الدُفعات.
5 - RESNET
في هذا البرنامج التعليمي ، سنقوم بتنفيذ نموذج RESNET. سنعرض كيفية تحميل مجموعة البيانات الخاصة بك ، باستخدام مجموعة بيانات Cub200 كمثال ، وكذلك كيفية استخدام جدولي أسعار التعلم التي تغير ديناميكيًا لمعدل التعلم لنموذجك أثناء التدريب. على وجه التحديد ، سنستخدم سياسة دورة واحدة تم تقديمها في هذه الورقة وبدأت الآن في استخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
إليكم بعض الأشياء التي نظرت إليها أثناء صنع هذه البرامج التعليمية. قد يكون بعضها قديمًا.
