آموزش جامع پایتورچ: از صفر تا صد، یادگیری عمیق رو فتح کن! 🚀
سلام! اگه دنبال یه راهنمای کامل و عملی برای یادگیری پایتورچ هستی، جای درستی اومدی. 👋 پایتورچ یه ابزار فوق‌العاده‌ست برای یادگیری عمیق و ما تو این مقاله بهت نشون میدیم چطور می‌تونی ازش استفاده کنی و یه متخصص بشی. پس کمربندها رو ببند، چون قراره یه سفر هیجان‌انگیز رو با هم شروع کنیم!
چرا پایتورچ؟ مگه فریم‌ورک‌های دیگه چی کم دارن؟ 🤔
پایتورچ یه فریم‌ورک یادگیری عمیق قدرتمنده که به خاطر انعطاف‌پذیری و آسون بودنش، بین محقق‌ها و توسعه‌دهنده‌ها خیلی محبوبه. چندتا از مهم‌ترین دلایل محبوبیت پایتورچ رو با هم بررسی می‌کنیم:
زبون مادری پایتون: اگه پایتون بلدی، یادگیری پایتورچ برات مثل آب خوردنه! 🐍 سینتکس آسون پایتون باعث می‌شه سریع‌تر کد بزنی و روی یادگیری عمیق تمرکز کنی.
انعطاف‌پذیری بی‌نظیر: پایتورچ دستت رو برای طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق باز می‌ذاره. می‌تونی هر مدلی که دوست داری رو بسازی و آزمایش کنی.
پردازش سریع با GPU: پایتورچ از کارت گرافیک (GPU) برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کنه، این یعنی مدل‌هات خیلی سریع‌تر آموزش می‌بینن و اجرا می‌شن. 🚀
جامعه‌ی فعال و پرشور: یه عالمه برنامه‌نویس و متخصص پایتورچ هستن که همیشه آماده کمک کردن به تو هستن. اگه به مشکلی برخوردی، می‌تونی ازشون سوال بپرسی و راهنمایی بگیری.
تو این دوره آموزشی پایتورچ چی یاد می‌گیری؟ 📚
تو این دوره آموزشی، قراره پله پله با هم پیش بریم و تمام مباحث پایتورچ رو از مقدماتی تا پیشرفته یاد بگیریم. یه نگاهی به سرفصل‌ها بنداز:
1. مبانی پایتورچ: از تنسورها تا مدل‌سازی ساده 🧱
اول از همه، با مفاهیم اصلی پایتورچ مثل تنسورها، مدیریت داده‌ها و طراحی مدل‌ها آشنا می‌شیم. بعدش، یاد می‌گیریم چطور یه مدل MLP ساده برای پردازش تصویر بسازیم و چطور مدل‌هامون رو ذخیره و بازیابی کنیم.
2. بینایی ماشین با پایتورچ: چشم‌هات رو به دنیای تصویر باز کن! 👁️
تو این بخش، وارد دنیای هیجان‌انگیز بینایی ماشین می‌شیم. یاد می‌گیریم چطور شبکه‌های عصبی MLP رو روی دیتاست‌های مختلف آموزش بدیم و چطور شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) چند لایه برای دیتاست CIFAR-10 طراحی و اجرا کنیم.
همچنین، با مفهوم یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های پیش آموزش‌دیده مثل VGG-16 و Res-Net آشنا می‌شیم. یه مدل سبک Mobile-Net هم برای طبقه‌بندی تصاویر دیتاست Cats and Dogs پیاده‌سازی می‌کنیم.
3. طراحی و اجرای مدل‌های پیچیده: دیگه هیچ مدلی برات سخت نیست! 💪
بعد از این دوره، تو می‌تونی مدل‌های یادگیری عمیق پیچیده برای طبقه‌بندی تصاویر با پایتورچ طراحی و اجرا کنی. همچنین، می‌تونی از مدل‌های پیش آموزش‌دیده برای افزایش سرعت و دقت استفاده کنی.
و البته، یاد می‌گیری چطور از قدرت GPUها برای سریع‌تر کردن اجرای مدل‌هات استفاده کنی و مدل‌هات رو برای پیش‌بینی‌های واقعی به کار ببری.
این دوره پایتورچ برای کی خوبه؟ 🤔
این دوره برای همه کسایی که به یادگیری عمیق و پایتورچ علاقه دارن، عالیه! دانشجوا، فارغ‌التحصیلا، متخصصای داده، هوش مصنوعی و هر کسی که می‌خواد یه قدم بزرگ تو این زمینه برداره، می‌تونه از این دوره استفاده کنه.
پیش‌نیازهاش چیه؟ فقط کافیه یه کم با پایتون آشنا باشی و یه چیزایی هم از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی بدونی.
1. پایتورچ چیه و چه کاربردهایی داره؟
پایتورچ یک کتابخانه یادگیری عمیق بر پایه پایتون است که برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود. کاربردهای آن شامل بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و رباتیک است.
2. چطور پایتورچ رو نصب کنم؟
برای نصب پایتورچ، ابتدا مطمئن شوید که پایتون و pip روی سیستم شما نصب شده‌اند، سپس از طریق ترمینال یا خط فرمان دستور `pip install torch torchvision torchaudio` را اجرا کنید.
3. تنسور (Tensor) در پایتورچ چیه؟
تنسورها ساختارهای داده‌ای اصلی در پایتورچ هستند که شبیه به آرایه‌های NumPy عمل می‌کنند. آن‌ها برای ذخیره و دستکاری داده‌ها در طول محاسبات یادگیری عمیق استفاده می‌شوند.
4. چطور یک مدل ساده در پایتورچ بسازم؟
برای ساخت یک مدل ساده در پایتورچ، ابتدا باید یک کلاس تعریف کنید که از `nn.Module` ارث‌بری کند، سپس لایه‌های مختلف مدل را در متد `__init__` تعریف کرده و محاسبات رو به جلو را در متد `forward` مشخص کنید.
5. Loss Function چیه و چطور در پایتورچ استفاده می‌شه؟
Loss Function یا تابع زیان، یک معیار برای اندازه‌گیری تفاوت بین خروجی پیش‌بینی شده مدل و خروجی واقعی است. در پایتورچ، توابع زیان مختلفی مانند `nn.MSELoss` برای رگرسیون و `nn.CrossEntropyLoss` برای طبقه‌بندی وجود دارد.
6. Optimizer چیه و چطور در پایتورچ استفاده می‌شه؟
Optimizer یا بهینه‌ساز، الگوریتمی است که برای به‌روزرسانی پارامترهای مدل به منظور کاهش زیان استفاده می‌شود. در پایتورچ، بهینه‌سازهای مختلفی مانند `optim.SGD` و `optim.Adam` وجود دارند.
7. Epoch چیه؟
Epoch به یک دور کامل از آموزش مدل بر روی کل مجموعه داده‌ها اشاره دارد.
8. Batch Size چیه؟
Batch Size تعداد نمونه‌هایی است که در هر بار به‌روزرسانی پارامترهای مدل استفاده می‌شود.
9. چطور مدل آموزش‌دیده را در پایتورچ ذخیره کنم؟
برای ذخیره مدل آموزش‌دیده در پایتورچ، می‌توانید از تابع `torch.save` استفاده کنید و حالت دیکشنری مدل (`model.state_dict()`) را ذخیره کنید.
10. چطور مدل ذخیره‌شده را در پایتورچ بارگیری کنم؟
برای بارگیری مدل ذخیره‌شده در پایتورچ، ابتدا باید یک نمونه از مدل ایجاد کنید، سپس حالت دیکشنری ذخیره‌شده را با استفاده از `model.load_state_dict(torch.load(PATH))` بارگیری کنید.
11. CPU و GPU در پایتورچ چه تفاوتی دارند؟
CPU (واحد پردازش مرکزی) برای محاسبات عمومی استفاده می‌شود، در حالی که GPU (واحد پردازش گرافیکی) برای محاسبات موازی و تسریع آموزش مدل‌های یادگیری عمیق به کار می‌رود.
12. چطور از GPU در پایتورچ استفاده کنم؟
برای استفاده از GPU در پایتورچ، ابتدا باید مطمئن شوید که CUDA و درایورهای مربوطه نصب شده‌اند، سپس تنسورها و مدل را به دستگاه GPU منتقل کنید (`tensor.to(‘cuda’)` و `model.to(‘cuda’)`).
13. Dataset و DataLoader در پایتورچ چی هستند؟
`Dataset` یک کلاس انتزاعی است که برای دسترسی به داده‌ها استفاده می‌شود، در حالی که `DataLoader` داده‌ها را به صورت دسته‌ای بارگیری و فراهم می‌کند.
14. Transfer Learning یا یادگیری انتقالی چیه؟
یادگیری انتقالی یک تکنیک است که در آن دانش به دست آمده از حل یک مسئله برای حل یک مسئله مرتبط دیگر استفاده می‌شود. در پایتورچ، می‌توانید از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (pretrained models) استفاده کنید.
15. چطور یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) در پایتورچ بسازم؟
برای ساخت یک CNN در پایتورچ، باید از لایه‌های کانولوشنال (`nn.Conv2d`)، لایه‌های فعال‌سازی (مانند `nn.ReLU`) و لایه‌های تجمیع (مانند `nn.MaxPool2d`) استفاده کنید.
امیدوارم این مقاله برات مفید بوده باشه. اگه سوالی داری، حتماً بپرس! 😊
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.