Šajā emuārā mēs apskatīsim divas metodes, kā importēt iepriekš apmācītu modeli PyTorch.
Kā importēt iepriekš apmācītu modeli PyTorch, izmantojot Torchvision?
' lāpu vīzija ” bibliotēku var izmantot, lai programmā PyTorch importētu iepriekš apmācītus modeļus. Tā ir primārās ' lāpa ” bibliotēku un satur iepriekš apkopotu datu kopu un apmācītu modeļu funkcionalitāti. Šī bibliotēka nodrošina lietotājiem iespēju izsaukt modeļus, kas ir apmācīti, izmantojot lielu datu kopu. Šos iepriekš sagatavotos modeļus var izmantot jauniem datiem, un tie var sniegt derīgus secinājumus bez nepieciešamības pēc garām un nepārvaldāmām apmācības cilpām.
Veiciet tālāk norādītās darbības, lai uzzinātu, kā importēt iepriekš apmācītu modeli programmā PyTorch, izmantojot Torchvision:
1. darbība. Atveriet Google Colab
Dodieties uz Kolaboratoriju tīmekļa vietne izveidojis Google un sāciet Jauna piezīmju grāmatiņa ', lai sāktu projektu:
2. darbība: importējiet nepieciešamās bibliotēkas
Kad Colab IDE ir iestatīts, pirmais solis ir instalēt un importēt projektā nepieciešamās bibliotēkas.
imports lāpa
imports lāpu vīzija
imports lāpu vīzija. modeļiem
Iepriekš minētais kods darbojas šādi:
- ' pip Python pakotņu instalētājs tiek izmantots, lai instalētu lāpa ” bibliotēka.
- Tālāk “ imports ” komanda tiek izmantota, lai importētu bibliotēku Colab projektā.
- Pēc tam ' lāpu vīzija ” bibliotēka tiek importēta projektā. Tas satur datu kopu un modeļu funkcionalitāti.
- ' lāpas vīzija.modelis ” modulis satur virkni iepriekš apmācītu modeļu, piemēram, atlikušā neironu tīkla modeļus. ResNet ”:
3. darbība. Importējiet iepriekš apmācītu modeli
Importējiet iepriekš apmācītu modeli, kas saglabāts pakotnē “torchvision.models”, izmantojot tālāk norādīto koda rindiņu:
Iepriekš minētā koda rinda darbojas šādi:
- Definējiet mainīgo un piešķiriet tam piemērotu nosaukumu atsaucei, piemēram, “Iepriekš apmācīts_modelis” .
- Izmantojiet “torchvision.models” moduli, lai pievienotu ' ResNet ” modelis.
- Pievienojiet ' nopietni50 ” modeli un iestatiet pretraained=Tiesa ” kā argumentu:
Pēc tam skatiet iepriekš sagatavoto modeli kā izvadi, izmantojot metodi “print()”:
drukāt ( Iepriekš apmācīts_modelis ) 
Piezīme : varat piekļūt mūsu Colab piezīmju grāmatiņai, kurā ir sniegta detalizēta informācija par iepriekš apmācīta PyTorch modeļa importēšanu, izmantojot torchvision saite .
Kā importēt iepriekš apmācītu PyTorch modeli no apskaujošo seju datu bāzes?
Vēl viena metode, kā importēt iepriekš apmācītu modeli, ir iegūt to no Hugging Face platformas. Hugging Face ir viena no populārākajām tiešsaistes datubāzēm iepriekš apmācītiem modeļiem un lielām datu kopām, kas pieejamas datu zinātniekiem un programmētājiem.
Veiciet tālāk norādītās darbības, lai importētu iepriekš apmācītu PyTorch modeli no Hugging Face datu kopas:
1. darbība. Palaidiet Colab piezīmju grāmatiņu un instalējiet un importējiet nepieciešamās bibliotēkas
Pirmais solis ir palaist piezīmju grāmatiņu Colab IDE un instalēt bibliotēkas, izmantojot pip ' pakotnes instalētāju un importējiet tos, izmantojot ' imports ” komanda:
! pip uzstādīt transformatorus
imports lāpa
imports transformatori
no transformatoriem imports AutoModel
Šajā projektā ir nepieciešamas šādas bibliotēkas
- ' lāpa ” bibliotēka ir būtiska PyTorch bibliotēka.
- ' transformatori ” bibliotēka satur Hugging Face funkcionalitāti, tā modeļus un datu kopas:
2. darbība. Importējiet modeli no apskaujošās sejas
Šajā piemērā modelis, kas jāimportē no “ Apskāva seja ” datu bāze ir pieejama šeit saite . Izmantojiet ' AutoModel.from_pretrained() ” metode, lai importētu iepriekš apmācītu modeli no Hugging Face, kā parādīts tālāk:
iepriekš apmācīts_modelis = AutoModel. from_pretraained ( iepriekš apmācīts_modeļa_nosaukums )
drukāt ( iepriekš apmācīts_modelis )
Iepriekš minētais kods darbojas šādi:
- Nokopējiet modeļa nosaukumu no tās vietnes Hugging Face platformā un piešķiriet to ' iepriekš apmācīts_modeļa_nosaukums ” mainīgais pakalpojumā Colab.
- Pēc tam izmantojiet ' AutoModel.from_pretrained() ” metodi un kā argumentu ievadiet modeļa nosaukuma mainīgo.
- Visbeidzot, izmantojiet “drukāt () ” metodi, lai izvadā parādītu importēto modeli.
Iepriekš apmācīts modelis, kas importēts no Hugging Face, parādīs tālāk norādīto izvadi:
Piezīme : varat piekļūt mūsu Colab piezīmju grāmatiņai ar detalizētu informāciju par to, kā importēt iepriekš apmācītu modeli no Hugging Face šeit saite .
Pro-Tip
Hugging Face ir vērtīga lielu datu kopu un sarežģītu modeļu kolekcija, ko ikviens var bez maksas izmantot padziļinātos mācību projektos. Varat arī augšupielādēt savas datu kopas, lai tās izmantotu citi, un platforma ir pielāgota sadarbībai starp datu zinātniekiem un izstrādātājiem visā pasaulē.
Veiksmi! Mēs esam parādījuši, kā importēt iepriekš apmācītu PyTorch modeli, izmantojot torchvision bibliotēku vai no Hugging Face datu bāzes, izmantojot transformatoru bibliotēku.
Secinājums
Lai programmā PyTorch importētu iepriekš apmācītu modeli, lietotāji var izmantot torchvision bibliotēku vai Hugging Face tiešsaistes datubāzi, izmantojot Google Colab transformatoru bibliotēku. Šie iepriekš sagatavotie modeļi tiek izmantoti, lai izvairītos no vērtīgā laika un aparatūras resursu tērēšanas apmācībā un pārietu tieši uz jaunu datu testēšanu, lai izdarītu ticamus secinājumus. Šajā emuārā mēs esam parādījuši divas metodes iepriekš apmācītu modeļu importēšanai programmā PyTorch.