ఈ బ్లాగ్‌లో, PyTorchలో మోడల్ లేయర్ యొక్క బరువులను ఎలా పొందాలనే దానిపై దృష్టి ఉంటుంది.
PyTorchలో మోడల్ లేయర్ యొక్క బరువులు ఏమిటి?
' బరువులు 'మరియు' పక్షపాతాలు ” రెండూ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మోడల్స్ యొక్క ముఖ్యమైన లక్షణాలు. మోడల్ యొక్క ప్రతి ఫార్వర్డ్ పాస్‌తో శిక్షణ లూప్ సమయంలో ఈ రెండూ క్రమబద్ధంగా నవీకరించబడే నేర్చుకోదగిన పారామీటర్లు. ఈ సాధారణ నవీకరణ ఆడమ్ ఆప్టిమైజర్ వంటి ఇంటిగ్రేటెడ్ ఆప్టిమైజర్ కారణంగా ఉంది. ఇన్‌పుట్ డేటా ఆధారంగా ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మోడల్‌ల లక్ష్యం మరియు నష్టాన్ని తగ్గించడానికి ఈ ఫలితాలను సర్దుబాటు చేయడానికి బరువులు మరియు పక్షపాతాలు ఉపయోగించబడతాయి.
PyTorchలో మోడల్ లేయర్ యొక్క బరువులను ఎలా పొందాలి?
ది ' బరువులు 'ఒక పొర పైథాన్ నిఘంటువులో నిల్వ చేయబడుతుంది మరియు వాక్యనిర్మాణాన్ని ఉపయోగించండి' రాష్ట్రం_డిక్ట్() ”. కింది దశలను ఉపయోగించి బరువులను పిలవడానికి నిఘంటువు ఉపయోగించబడుతుంది:
దశ 1: Colab IDEని తెరవండి
ఈ ట్యుటోరియల్ ప్రాజెక్ట్ కోసం IDE ఎంపికతో ప్రారంభమవుతుంది. కోలాబరేటరీకి వెళ్లండి వెబ్సైట్ మరియు ప్రారంభించండి ' కొత్త నోట్‌బుక్ ”పని ప్రారంభించడానికి:
దశ 2: లైబ్రరీలను ఇన్స్టాల్ చేయండి మరియు దిగుమతి చేయండి
Colab నోట్‌బుక్‌ని సెటప్ చేసిన తర్వాత, ' ఇన్స్టాల్ 'మరియు' దిగుమతి ప్రాజెక్ట్‌లో అవసరమైన అన్ని కార్యాచరణలను కవర్ చేసే లైబ్రరీలు:
! పిప్ ఇన్స్టాల్ టార్చ్దిగుమతి మంట
దిగుమతి టార్చ్విజన్. నమూనాలు
పై కోడ్ క్రింది విధంగా పనిచేస్తుంది:
- ది ' పిప్ 'పైథాన్ నుండి ప్యాకేజీ ఇన్‌స్టాలర్ అవసరమైన వాటిని ఇన్స్టాల్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది' మంట ' గ్రంధాలయం.
- తరువాత, ' దిగుమతి ” ఆదేశం దానిని ప్రాజెక్ట్‌లోకి దిగుమతి చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
- చివరగా, ' టార్చ్విజన్.మోడల్స్ ”ప్యాకేజీ డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ యొక్క అదనపు కార్యాచరణ కోసం కూడా దిగుమతి చేయబడింది:
దశ 3: ResNet మోడల్‌ని దిగుమతి చేయండి
ఈ ట్యుటోరియల్‌లో, ' ResNet50 ”టార్చ్విజన్ లైబ్రరీలో ఉన్న 50 లేయర్‌లతో కూడిన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మోడల్ ప్రదర్శన కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. చూపిన విధంగా ముందుగా శిక్షణ పొందిన మోడల్‌ను దిగుమతి చేయండి:
నమూనా_మోడల్ = టార్చ్విజన్. నమూనాలు . తీవ్రమైన50 ( ముందుగా శిక్షణ పొందిన = నిజమే ) 
దశ 4: మోడల్ లేయర్‌ను నిర్వచించండి
మోడల్ లేయర్ పేరును నిర్వచించండి మరియు 'ని ఉపయోగించండి రాష్ట్రం_డిక్ట్() చూపిన విధంగా దాని బరువులను పొందే పద్ధతి:
నమూనా_లేయర్_పేరు = 'layer2.0.conv1'నమూనా_పొర_బరువులు = నమూనా_మోడల్. రాష్ట్రం_ఆదేశం ( ) [ నమూనా_లేయర్_పేరు + '.బరువు' ]
ముద్రణ ( 'పొర బరువులు: \n ' , నమూనా_పొర_బరువులు. ఆకారం )
పై కోడ్ క్రింది విధంగా పనిచేస్తుంది:
- ResNet50 మోడల్ యొక్క రెండవ మెలికలు తిరిగిన పొర 'కి కేటాయించబడింది నమూనా_లేయర్_పేరు ” వేరియబుల్.
- అప్పుడు, ' రాష్ట్రం_డిక్ట్() 'పద్ధతి 'తో ఉపయోగించబడుతుంది నమూనా_మోడల్ 'వేరియబుల్ మరియు అవి 'కి కేటాయించబడతాయి నమూనా_పొర_బరువులు ” వేరియబుల్.
- ది ' నమూనా_లేయర్_పేరు ' ఇంకా ' .బరువు '' యొక్క వాదనలుగా జోడించబడ్డాయి రాష్ట్రం_డిక్ట్() బరువులు పొందేందుకు ” పద్ధతి.
- చివరగా, 'ని ఉపయోగించండి ముద్రణ() ” లేయర్ బరువులను అవుట్‌పుట్‌గా ప్రదర్శించే పద్ధతి:
మేము పైటోర్చ్‌లో మోడల్ లేయర్ యొక్క బరువులను పొందామని దిగువ అవుట్‌పుట్ చూపిస్తుంది:
గమనిక : మీరు ఇక్కడ మా Colab నోట్‌బుక్‌ని యాక్సెస్ చేయవచ్చు లింక్ .
అనుకూల చిట్కా
PyTorch లోపల మోడల్ లేయర్ యొక్క బరువులు శిక్షణ లూప్ యొక్క పురోగతిని ప్రదర్శిస్తాయి. అవుట్‌పుట్ ఫలితాలు మరియు అంచనాలలోకి ఇన్‌పుట్ డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తున్నందున మోడల్ వృద్ధిని నిర్ధారించడానికి ఈ బరువులు ఉపయోగించబడతాయి. ఫలితాల నాణ్యతను అంచనా వేయడంలో మరియు ఏవైనా మెరుగుదలలు చేయాలా వద్దా అని తనిఖీ చేయడంలో పొర యొక్క బరువులను పొందడం ముఖ్యం.
విజయం! PyTorch మోడల్ యొక్క పొర యొక్క బరువులను ఎలా పొందాలో మేము ప్రదర్శించాము.
ముగింపు
ఉపయోగించి PyTorchలో మోడల్ లేయర్ యొక్క బరువులను పొందండి “స్టేట్_డిక్ట్() టార్చ్విజన్ నుండి మోడల్‌ను దిగుమతి చేసుకున్న తర్వాత లేదా కస్టమ్‌ను ఉపయోగించిన తర్వాత పద్ధతి. మోడల్ లేయర్ యొక్క బరువులు శిక్షణ సమయంలో నిరంతరం నవీకరించబడే మరియు దాని పురోగతిని జాబితా చేసే నేర్చుకోవదగిన పారామితులు. ఈ కథనంలో, టార్చ్విజన్ నుండి ResNet50 మోడల్‌ను ఎలా దిగుమతి చేసుకోవాలో మరియు దాని రెండవ మెలికలు తిరిగిన పొర యొక్క బరువులను ఎలా పొందాలో మేము చూపించాము.