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؟
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د Python او PyTorch سره ژورې زده کړې کې، کله چې د ډیټا او ډیټاسیټونو سره کار کول، دا مهمه ده چې د ورکړل شوي ان پټ پروسس او تحلیل لپاره مناسب الګوریتم غوره کړئ. په دې حالت کې، ان پټ د numpy صفونو لیست لري، هر یو د تودوخې نقشه ذخیره کوي چې د محصول استازیتوب کوي
د تولید چینلونه څه دي؟
د محصول چینلونه د ځانګړو ځانګړتیاو یا نمونو شمیر ته اشاره کوي چې د عصبي عصبي شبکه (CNN) کولی شي د ان پټ عکس څخه زده کړي او استخراج کړي. د Python او PyTorch سره د ژورې زده کړې په شرایطو کې، د محصول چینلونه د روزنې په غونډو کې یو بنسټیز مفهوم دی. د محصول چینلونو پوهیدل د CNN مؤثره ډیزاین او روزنې لپاره خورا مهم دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د لیږد عصبي شبکه (CNN), د روزنې کاروان
د ان پټ چینلونو د شمیر معنی څه ده (د nn.Conv1d لومړی پیرامیټر)؟
د ان پټ چینلونو شمیر، کوم چې په PyTorch کې د nn.Conv2d فنکشن لومړی پیرامیټر دی، د ان پټ عکس کې د فیچر نقشو یا چینلونو شمیر ته اشاره کوي. دا په مستقیم ډول د عکس د "رنګ" ارزښتونو شمیر سره تړاو نلري، بلکه د ځانګړو ځانګړتیاو یا نمونو شمیر استازیتوب کوي چې
ایا د PyTorch عصبي شبکې ماډل د CPU او GPU پروسس کولو لپاره ورته کوډ لري؟
په عموم کې په PyTorch کې د عصبي شبکې ماډل کولی شي د CPU او GPU پروسس کولو لپاره ورته کوډ ولري. PyTorch د خلاصې سرچینې ژورې زده کړې چوکاټ دی چې د عصبي شبکو رامینځته کولو او روزنې لپاره انعطاف وړ او موثر پلیټ فارم چمتو کوي. د PyTorch یو له کلیدي ځانګړتیاو څخه د دې وړتیا ده چې په بې ساري ډول د CPU ترمینځ تیر شي
ولې دا مهمه ده چې په منظمه توګه د ژورې زده کړې ماډلونه تحلیل او ارزونه وکړو؟
په منظمه توګه د ژورې زده کړې ماډلونو تحلیل او ارزونه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې خورا مهم دی. دا پروسه موږ ته اجازه راکوي چې د دې ماډلونو فعالیت، پیاوړتیا او عمومي کولو کې بصیرت ترلاسه کړو. د موډلونو په بشپړه توګه معاینه کولو سره، موږ کولی شو د دوی ځواک او ضعفونه وپیژنو، د دوی د ځای پرځای کولو په اړه باخبره پریکړې وکړو، او د پرمختګونو په برخه کې پرمختګ وکړو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د ژورې زده کړې سره پرمختګ, د ماډل تحلیل, د ازموینې بیاکتنه
د ژورې زده کړې ماډل لخوا رامینځته شوي وړاندوینو تشریح کولو لپاره ځینې تخنیکونه کوم دي؟
د ژورې زده کړې ماډل لخوا رامینځته شوي وړاندوینې تشریح کول د دې چلند د پوهیدو او د ماډل لخوا زده شوي اصلي نمونو ته د بصیرت ترلاسه کولو یو لازمي اړخ دی. د مصنوعي استخباراتو په دې برخه کې، د وړاندوینو تشریح کولو او د ماډل د پریکړې کولو پروسې په اړه زموږ د پوهاوي لوړولو لپاره ډیری تخنیکونه کارول کیدی شي. یو په عام ډول کارول کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د ژورې زده کړې سره پرمختګ, د ماډل تحلیل, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه کولی شو معلومات د تحلیل لپاره په فلوټ بڼه بدل کړو؟
د تحلیل لپاره په فلوټ فارمیټ کې د معلوماتو بدلول د ډیټا تحلیل ډیری دندو کې یو مهم ګام دی ، په ځانګړي توګه د مصنوعي استخباراتو او ژورې زده کړې په برخه کې. فلوټ، د فلوټینګ پوائنټ لپاره لنډ، د ډیټا ډول دی چې ریښتینې شمیرې د یوې برخې برخې سره استازیتوب کوي. دا د لسیزو شمیرو دقیق نمایش ته اجازه ورکوي او په عام ډول کارول کیږي
په ژوره زده کړه کې د دورې کارولو موخه څه ده؟
په ژوره زده کړه کې د دورې کارولو هدف د عصبي شبکې روزل دي چې په تکراري ډول ماډل ته د روزنې ډیټا وړاندې کوي. یو دور د ټول روزنې ډیټا سیټ له لارې د یو بشپړ پاس په توګه تعریف شوی. د هرې دورې په جریان کې، ماډل خپل داخلي پیرامیټونه د هغه غلطۍ پراساس تازه کوي چې دا د محصول وړاندوینه کوي
موږ څنګه کولی شو د روزل شوي ماډل دقت او ضایع ارزښتونه ګراف کړو؟
د ژورې زده کړې په ډګر کې د روزل شوي ماډل د دقت او ضایع ارزښتونو ګراف کولو لپاره، موږ کولی شو په Python او PyTorch کې موجود مختلف تخنیکونه او وسایل وکاروو. زموږ د ماډل د فعالیت ارزولو او د هغې د روزنې او اصلاح کولو په اړه باخبره پریکړې کولو لپاره د دقت او زیان ارزښتونو څارنه خورا مهمه ده. په دې کې
موږ څنګه کولی شو د موډل تحلیل پروسې په جریان کې د روزنې او اعتبار ډاټا ثبت کړو؟
د Python او PyTorch سره ژورې زده کړې کې د ماډل تحلیل پروسې په جریان کې د روزنې او اعتبار معلوماتو ثبتولو لپاره، موږ کولی شو مختلف تخنیکونه او وسایل وکاروو. د ډیټا ننوتل د ماډل فعالیت نظارت کولو ، د هغې چلند تحلیل کولو ، او د لا ښه والي لپاره باخبره پریکړې کولو لپاره خورا مهم دي. په دې ځواب کې، موږ به مختلفې لارې چارې ولټوو