ایا د فعالولو فعالیت په پام کې نیول کیدی شي چې په مغزو کې د نیورون تقلید یا په ډزو سره یا نه؟
د فعالولو فعالیتونه په مصنوعي عصبي شبکو کې مهم رول لوبوي، د دې په ټاکلو کې د کلیدي عنصر په توګه خدمت کوي چې ایا نیورون باید فعال شي یا نه. د فعالولو دندو مفهوم په حقیقت کې د انسان په مغز کې د نیورونونو ډزو سره پرتله کیدی شي. لکه څنګه چې په مغز کې نیورون سوځوي یا غیر فعال پاتې کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, پېژندنه, د پایوټون او پیټورچ سره ژوره زده کړې معرفي کول
ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
PyTorch او NumPy دواړه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې په پراخه کچه کارول شوي کتابتونونه دي، په ځانګړې توګه د ژورې زده کړې غوښتنلیکونو کې. پداسې حال کې چې دواړه کتابتونونه د شمیرو کمپیوټرونو لپاره فعالیت وړاندیز کوي، د دوی تر منځ د پام وړ توپیرونه شتون لري، په ځانګړې توګه کله چې دا په GPU کې د کمپیوټرونو چلولو او اضافي افعال چې دوی یې چمتو کوي. NumPy د دې لپاره یو بنسټیز کتابتون دی
ایا د نمونې څخه بهر ضایع د اعتبار ضایع دی؟
د ژورې زده کړې په ساحه کې، په ځانګړې توګه د ماډل ارزونې او د فعالیت ارزونې په شرایطو کې، د نمونې څخه بهر ضایع او د اعتبار ضایع کولو ترمنځ توپیر خورا مهم دی. د دې مفاهیمو پوهیدل د متخصصینو لپاره خورا مهم دي چې هدف یې د دوی د ژورې زده کړې ماډلونو اغیزمنتیا او عمومي کولو وړتیاوې درک کول دي. د دې شرایطو پیچلتیاو ته د رسیدو لپاره،
ایا یو څوک باید د PyTorch د چلولو عصبي شبکې ماډل عملي تحلیل لپاره د ټینسر بورډ وکاروي یا میټپلوټلیب کافي دی؟
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. په دې برخه کې، د
ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
PyTorch واقعیا د NumPy سره پرتله کیدی شي چې په GPU کې د اضافي دندو سره چلیږي. PyTorch د پرانیستې سرچینې ماشین زده کړې کتابتون دی چې د فیسبوک د AI څیړنې لابراتوار لخوا رامینځته شوی چې د انعطاف وړ او متحرک کمپیوټري ګراف جوړښت چمتو کوي ، دا په ځانګړي توګه د ژور زده کړې کارونو لپاره مناسب کوي. NumPy، له بلې خوا، د ساینسي لپاره بنسټیز کڅوړه ده
ایا په PyTorch کې په ډیری GPUs کې د ژورې زده کړې عصبي شبکې ماډل چلول خورا ساده پروسه ده؟
په PyTorch کې په ډیری GPUs کې د ژورې زده کړې عصبي شبکې ماډل چلول یو ساده پروسه نه ده مګر د روزنې وخت ګړندي کولو او د لوی ډیټاسیټونو اداره کولو کې خورا ګټور کیدی شي. PyTorch، د ژورې زده کړې یو مشهور چوکاټ دی، د ډیری GPUs په اوږدو کې د کمپیوټرونو ویشلو لپاره فعالیتونه چمتو کوي. په هرصورت، د ډیری GPUs تنظیم کول او په اغیزمنه توګه کارول
ایا پیتون د ماشین زده کړې لپاره اړین دی؟
Python د ماشین زده کړې (ML) په برخه کې په پراخه کچه کارول شوي برنامه ژبه ده چې د هغې سادگي ، استقامت او د ډیری کتابتونونو او چوکاټونو شتون له امله چې د ML دندې ملاتړ کوي. پداسې حال کې چې دا د ML لپاره د Python کارولو اړتیا نده، دا د ډیری متخصصینو او څیړونکو لخوا خورا سپارښتنه او غوره کیږي.
د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) څه شی دی؟
GCP، یا د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم، د کلاوډ کمپیوټري خدماتو سویټ دی چې د ګوګل لخوا چمتو شوی. دا د وسیلو او خدماتو پراخه لړۍ وړاندې کوي چې پراختیا کونکو او سازمانونو ته وړتیا ورکوي چې د ګوګل زیربنا کې غوښتنلیکونه او خدمات رامینځته کړي ، ځای په ځای کړي او اندازه کړي. GCP د مختلف کاري بارونو چلولو لپاره قوي او خوندي چاپیریال چمتو کوي ، پشمول د مصنوعي استخباراتو او
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 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