TensorBoard او Matplotlib دواړه پیاوړي وسیلې دي چې په PyTorch کې پلي شوي ژورې زده کړې پروژې کې د ډیټا او ماډل فعالیت لید لید لپاره کارول کیږي. پداسې حال کې چې Matplotlib یو متناسب پلاټینګ کتابتون دی چې د مختلف ډوله ګرافونو او چارټونو رامینځته کولو لپاره کارول کیدی شي ، TensorBoard نور ځانګړي ځانګړتیاوې وړاندې کوي چې په ځانګړي ډول د ژورې زده کړې دندو لپاره چمتو شوي. پدې شرایطو کې ، د PyTorch عصبي شبکې ماډل عملي تحلیل لپاره د TensorBoard یا Matplotlib کارولو پریکړه د تحلیل ځانګړي اړتیاو او اهدافو پورې اړه لري.
TensorBoard، د ګوګل لخوا رامینځته شوی، د لید لید وسیلې کټ دی چې د پراختیا کونکو سره د ماشین زده کړې ماډلونو پوهیدو ، ډیبګ کولو او اصلاح کولو کې مرسته کوي. دا د لید لید وسیلو پراخه لړۍ وړاندیز کوي چې د ژورې زده کړې ماډلونو روزنې پروسې نظارت او تحلیل لپاره خورا ګټور کیدی شي. د TensorBoard ځینې مهمې ځانګړتیاوې په لاندې ډول دي:
1. اندازه کولو وړتیا: TensorBoard په ځانګړې توګه ګټور دی کله چې د پیچلو ژورو زده کړو ماډلونو سره کار کوي چې ډیری پرتونه او پیرامیټونه پکې شامل وي. دا متقابل لید وړاندې کوي چې کولی شي کاروونکو سره د روزنې پرمهال د ماډل چلند تعقیبولو کې مرسته وکړي او احتمالي مسلې وپیژني لکه د ډیر فټینګ یا ورکیدو تدریجي.
2. د ګراف لید: TensorBoard کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د عصبي شبکې ماډل کمپیوټري ګراف وګوري، د ماډل جوړښت پوهیدل اسانه کوي او د مختلف پرتونو له لارې د ډیټا جریان تعقیبوي. دا په ځانګړي ډول ګټور کیدی شي کله چې د پیچلي جوړښتونو ډیبګ کول یا د فعالیت اصلاح کول.
3. د فعالیت څارنه: TensorBoard د میټریکونو لیدلو لپاره وسایل چمتو کوي لکه د روزنې ضایع، دقت، او د وخت په تیریدو سره د فعالیت نور شاخصونه. دا کولی شي کاروونکو سره د رجحاناتو پیژندلو کې مرسته وکړي، مختلف تجربې پرتله کړي، او د ماډل پرمختګونو په اړه باخبره پریکړې وکړي.
4. امبیډینګ پروجیکټر: TensorBoard کې یو ځانګړتیا شامله ده چې د امبیډینګ پروجیکٹر په نوم یادیږي، کوم چې کاروونکو ته دا توان ورکوي چې په ټیټ ابعادي ځای کې لوړ ابعادي معلومات وګوري. دا د دندو لپاره ګټور کیدی شي لکه د کلمې سرایت لیدل یا د ماډل لخوا زده شوي نمایشونه سپړنه.
له بلې خوا، Matplotlib د عمومي هدف پلیټ کولو کتابتون دی چې د پراخه جامد لیدونو رامینځته کولو لپاره کارول کیدی شي ، پشمول د لاین پلاټونو ، سکیټر پلاټونو ، هسټوګرامونو او نور ډیر څه. پداسې حال کې چې Matplotlib یو څو اړخیزه وسیله ده چې د ډیټا او ماډل فعالیت مختلف اړخونو لید لپاره کارول کیدی شي، دا ممکن د ژورې زده کړې دندو لپاره د TensorBoard په څیر ورته متقابل عمل او تخصص وړاندې نکړي.
د PyTorch عصبي شبکې ماډل د عملي تحلیل لپاره د TensorBoard یا Matplotlib کارولو تر مینځ انتخاب د پروژې ځانګړي اړتیاو پورې اړه لري. که تاسو په یوه پیچلي ژورې زده کړې موډل کار کوئ او د فعالیت نظارت کولو، ډیبګ کولو، او اصلاح کولو لپاره ځانګړي لید وسیلو ته اړتیا لرئ، TensorBoard ممکن ډیر مناسب انتخاب وي. له بلې خوا ، که تاسو د لومړني ډیټا لید لید اهدافو لپاره جامد پلاټونو رامینځته کولو ته اړتیا لرئ ، Matplotlib یو ډیر مستقیم انتخاب کیدی شي.
په عمل کې، د ژورې زده کړې ډیری متخصصین د تحلیل د ځانګړو اړتیاو پر بنسټ د TensorBoard او Matplotlib دواړو ترکیب کاروي. د مثال په توګه، تاسو ممکن د روزنې میټریکونو نظارت کولو او د ماډل جوړښت لیدلو لپاره TensorBoard وکاروئ، پداسې حال کې چې Matplotlib د سپړنې ډیټا تحلیل یا د پایلو لید لپاره دودیز پلاټ رامینځته کولو لپاره کاروئ.
TensorBoard او Matplotlib دواړه ارزښتناکه وسیلې دي چې د PyTorch ژورې زده کړې پروژو کې د ډیټا او ماډل فعالیت لید لید لپاره کارول کیدی شي. د دواړو تر مینځ انتخاب د تحلیل په ځانګړو اړتیاو پورې اړه لري، د TensorBoard سره د ژورې زده کړې دندو لپاره ځانګړي ځانګړتیاوې وړاندې کوي او Matplotlib د عمومي هدف پلاټ کولو لپاره استقامت چمتو کوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه:
- که چیرې یو څوک غواړي چې د رنګ عکسونه په عصبي عصبي شبکه کې وپیژني ، ایا یو څوک باید د خړ پیمانه عکسونو د ثبت کولو پرمهال بل اړخ اضافه کړي؟
- ایا د فعالولو فعالیت په پام کې نیول کیدی شي چې په مغزو کې د نیورون تقلید یا په ډزو سره یا نه؟
- ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
- ایا د نمونې څخه بهر ضایع د اعتبار ضایع دی؟
- ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
- ایا دا وړاندیز ریښتیا دی یا غلط "د طبقه بندي عصبي شبکې لپاره پایله باید د ټولګیو ترمینځ احتمالي توزیع وي."
- ایا په PyTorch کې په ډیری GPUs کې د ژورې زده کړې عصبي شبکې ماډل چلول خورا ساده پروسه ده؟
- ایا منظم عصبي شبکه د نږدې 30 ملیارد متغیرونو فعالیت سره پرتله کیدی شي؟
- تر ټولو لوی عصبي عصبي شبکه څه ده؟
- که ان پټ د numpy arrays storing heatmap لیست وي کوم چې د ViTPose محصول دی او د هرې numpy فایل شکل [1, 17, 64, 48] په بدن کې د 17 کلیدي ټکو سره مطابقت لري، کوم الګوریتم کارول کیدی شي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/DLPP ژور زده کړه کې د Python او PyTorch سره وګورئ