AI & GPU
چگونگی بهره‌برداری آسان از قابلیت‌های GPU TensorFlow

چگونگی بهره‌برداری آسان از قابلیت‌های GPU TensorFlow

الف. معرفی TensorFlow با استفاده از GPU

۱. بررسی کلی TensorFlow

1. TensorFlow چیست؟

TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشینی متن‌باز است که توسط گوگل توسعه داده شده‌است. این چارچوب در اصل برای ساختن و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود، اما همچنین می‌توان از آن برای تعدادی از مصارف دیگر یادگیری ماشین استفاده کرد. TensorFlow مجموعه جامعی از ابزار و کتابخانه‌ها برای پردازش داده، آموزش مدل و استقرار مدل فراهم می‌کند.

۲. ویژگی‌ها و قابلیت‌های کلیدی

  • محاسبات توزیع شده: TensorFlow پشتیبانی از آموزش مدل‌ها روی چندین دستگاه، از جمله CPU و GPU، را فراهم می‌کند که به همراه مقیاس‌پذیری کارایی در محاسبات فراهم می‌کند.
  • اجرای آسان: TensorFlow نسخه ۲.x شامل اجرای سریع است که به ارزیابی فوری عملکرد کمک می‌کند و فرآیند توسعه را بیشتر قابل فهم و چابک می‌کند.
  • معماری انعطاف‌پذیر: طراحی ماژولار TensorFlow امکان سفارشی‌سازی آسان و ادغام با کتابخانه‌ها و چارچوب‌های دیگری مانند Keras، Pandas و مجموعه scikit-learn را فراهم می‌کند.
  • انعطاف در استقرار: مدل‌های TensorFlow را می‌توان در تنوعی از پلتفرم‌ها، از جمله دستگاه‌های تلفن همراه، مرورگرهای وب و سرورهای تولید، استقرار داد که آن را به انتخابی چندمنظوره برای برنامه‌های واقعی می‌کند.

ب. اهمیت شتاب‌دهی GPU برای یادگیری عمیق

۱. محدودیت محاسبات مبتنی بر CPU

محاسبات مبتنی بر CPU سنتی برای آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق، به خصوص آن‌هایی که دارای مجموعه‌های داده بزرگ و پارامترهای بیش‌بُعدی هستند، ممکن است کم بازده باشد. CPU‌ها برای کارهای عمومی بهینه‌سازی شده‌اند و ممکن است سخت دست برسد به پردازش موازی گسترده‌ای که توسط الگوریتم‌های یادگیری عمیق مورد نیاز است.

۲. مزایای یادگیری عمیق با استفاده از GPU

واحدهای پردازش گرافیک (GPUs) برای محاسبات بسیار موازی طراحی شده‌اند که به خوبی برای عملیات‌های ماتریس‌ها و تنسورها که بخش مرکزی یادگیری عمیق هستند، مناسب هستند. شتاب‌دهی GPU می‌تواند سرعت آموزش و کارایی مدل‌های یادگیری عمیق را به طور قابل توجهی بهبود ببخشد و اجازه دهد تا جمع‌بندی مدل سریع‌تر و کاوش بر روی معماری‌های پیچیده‌تر انجام شود.

نصب و پیکربندی محیط

آ. الزامات سخت‌افزاری

۱. حداقل مشخصات GPU

برای اجرای TensorFlow با پشتیبانی GPU، نیاز به یک GPU که با CUDA، پلتفرم محاسبات موازی NVIDIA، سازگاری داشته باشد دارید. حداقل مشخصات GPU شامل موارد زیر هستند:

  • نیروگاه تولیدی NVIDIA با قابلیت محاسبات ۳.۵ یا بالاتر
  • حداقل ۲ گیگابایت حافظه GPU

۲. پیکربندی‌های پیشنهاد شده برای GPU

برای عملکرد بهینه در وظایف یادگیری عمیق، پیشنهاد می‌شود از یک GPU قدرتمندتر با مشخصات زیر استفاده کنید:

  • نیروگاه تولیدی NVIDIA با قابلیت محاسبات ۶.۰ یا بالاتر (برچسب داده‌شده به عنوان نمونه NVIDIA GTX 1080، RTX 2080 و یا بالاتر)
  • حداقل ۸ گیگابایت حافظه GPU
  • حافظه سیستم کافی (RAM) برای پشتیبانی از GPU و بار کاری یادگیری عمیق شما

ب. نصب نرم‌افزار

۱. نصب TensorFlow با پشتیبانی GPU

الف. ویندوز

۱. جدیدترین درایور GPU NVIDIA را برای سیستم خود نصب کنید. ۲. بسته TensorFlow GPU مناسب را از وبسایت رسمی TensorFlow دانلود و نصب نمائید. ۳. با اجرای کد پایتون زیر نصب را تأیید کنید:

import tensorflow as tf
print("Tensorflow version:", tf.__version__)
print("GPU is ", "available" if tf.test.is_gpu_available() else "not available")

ب. macOS

۱. جدیدترین درایور GPU NVIDIA را برای سیستم خود نصب کنید (اگر اعمال‌پذیر باشد). ۲. بسته TensorFlow GPU برای macOS را از وبسایت رسمی TensorFlow دانلود و نصب نمائید. ۳. با اجرای کد پایتونی مانند بخش ویندوز نصب را تأیید کنید.

ج. لینوکس

۱. جدیدترین درایور GPU NVIDIA را برای سیستم خود نصب کنید. ۲. کتابخانه‌های لازم CUDA و cuDNN مورد نیاز برای توزیع لینوکس خود را نصب کنید. ۳. بسته TensorFlow GPU مناسب را از وبسایت رسمی TensorFlow دانلود و نصب نمائید. ۴. با اجرای کد پایتونی مانند بخش ویندوز نصب را تأیید کنید.

۲. تأیید نصب

الف. چک کردن نسخه TensorFlow

شما می‌توانید با استفاده از کد پایتون زیر ورژن نصب شده TensorFlow را بررسی کنید:

import tensorflow as tf
print("Tensorflow version:", tf.__version__)

ب. تأیید دسترسی به GPU

برای تأیید اینکه TensorFlow قادر است از GPU استفاده کند، می‌توانید از کد پایتون زیر استفاده کنید:

import tensorflow as tf
print("GPU is ", "available" if tf.test.is_gpu_available() else "not available")

اگر نتیجه نشان داد که یک GPU در دسترس است، می‌توانید شروع به استفاده از TensorFlow با شتاب‌دهی GPU کنید.

III. درک ادغام GPU TensorFlow

الف. مدیریت دستگاه GPU TensorFlow

۱. تشخیص دستگاه‌های GPU در دسترس

TensorFlow توابعی برای لیست کردن دستگاه‌های GPU در دسترس در سیستم شما فراهم می‌کند. می‌توانید از کد زیر برای دریافت لیست دستگاه‌های GPU استفاده کنید:

import tensorflow as tf
gpu_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print(gpu_devices)

این عمل مجموعه‌ای از دستگاه‌های GPU در دسترس را نمایش می‌دهد که شامل نام دستگاه‌ها و دیگر اطلاعات مربوطه است.

۲. اختصاص عملیات به دستگاه‌های GPU

به طور پیش‌فرض، TensorFlow به طور خودکار عملیات را در دستگاه‌های GPU در دسترس قرار می‌دهد. اما، شما همچنین می‌توانید با استفاده از مدیر محیط with tf.device() دستگاه قرارگیری عملیات را به صورت دستی کنترل کنید:

with tf.device('/gpu:0'):
    # قرار دادن عملیات در اولین GPU
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0])
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0])
    c = tf.multiply(a, b)

این عمل مطمئن می‌شود که عملیات در داخل بلوک with tf.device() در اولین دستگاه GPU در دسترس اجرا می‌شود.

ب. عملیات خاص GPU TensorFlow

۱. عملیات تنسور در GPU

TensorFlow مجموعه‌ای گسترده از عملیات تنسور را فراهم می‌کند که می‌تواند به طور کارآمدی در دستگاه‌های GPU اجرا شود. این شامل عملیاتهای اصلی حسابی، ضرب ماتریس، کانولوشن و غیره می‌شود. TensorFlow به طور خودکار از قابلیت‌های پردازش موازی GPU برای شتاب‌دهی به این محاسبات تنسوری استفاده می‌کند.

۲. لایه‌های شبکه عصبی در GPU

TensorFlow نیز اجرایی های شبکه عصبی متداول را با استفاده از GPU ارائه می‌دهد، از جمله لایه‌های کانولوشنی، لایه‌های تجمعی، و لایه‌های مکرر. این لایه‌ها می‌توانند از بهینه‌سازی‌های ویژه سخت‌افزار GPU استفاده کرده و عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق را به طور قابل توجهی بهبود بخشند.

ج. بهینه‌سازی استفاده از GPU

۱. مدیریت حافظه

مدیریت حافظه کارایی بهینه در کار با GPU بسیار مهم است، زیرا حافظه GPU موجود نسبت به حافظه سیستم محدود است. TensorFlow ابزارها و تکنیک‌هایی را برای بهینه‌سازی استفاده از حافظه فراهم می‌کند، مانند:

  • تنظیم اندازه دسته‌برای جاگذاری در حافظه GPU موجود
  • استفاده از انواع داده‌های کارآمدی حافظه (مانند اعشاری ۱۶ بیت) برای پارامترهای مدل
  • پیاده‌سازی پیش‌پردازش و دسته‌بندی حافظه واقع‌گرایانه

۲. اندازه دسته و موازی‌سازی

اندازه دسته‌ای که در طول آموزش مدل استفاده می‌شود، تأثیر قابل توجهی بر بهره‌وری GPU و عملکرد کلی دارد. اندازه دسته‌های بزرگ، به طور کلی امکان موازی سازی بهتری را در GPU فراهم می‌کنند، اما ممکن است به بیش‌ترین حافظه GPU نیز نیاز داشته باشد. یافتن بهترین اندازه دسته برای مدل و تجهیزات سخت‌افزاری خاص شما بخش مهمی از بهینه‌سازی عملکرد GPU است.

چهارم. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با شتاب‌دهی GPU

آ. مثال ساده TensorFlow GPU

۱. ساختک یک شبکه عصبی ساده

بیایید با مثالی ساده از ساخت یک شبکه عصبی با استفاده از TensorFlow آغاز کنیم و آن را بر روی یک GPU اجرا کنیم:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
 
# ساخت یک شبکه عصبی ساده
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
 
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

۲. آموزش مدل روی GPU

برای آموزش مدل بر روی یک GPU، می‌توانید از کد زیر استفاده کنید:

# قرار دادن مدل در دستگاه GPU
with tf.device('/gpu:0'):
    # آموزش مدل
    model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))

این عمل، اطمینان می‌دهد که عملیات آموزش مدل روی اولین دستگاه GPU در دسترس اجرا می‌شود.

ب. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) روی GPU

۱. ساخت یک معماری CNN

در زیر مثالی از ساخت یک شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) ساده با استفاده از TensorFlow و Keras آورده شده است:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# ساخت یک مدل CNN
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

۲. آموزش و ارزیابی مدل CNN روی GPU

برای آموزش و ارزیابی مدل CNN روی یک GPU، می‌توانید از کد زیر استفاده کنید:

# قرار دادن مدل در دستگاه GPU
with tf.device('/gpu:0'):
    # آموزش مدل
    model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))
 
    # ارزیابی مدل
    loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
    print(f'خطای تست: {loss:.2f}')
    print(f'دقت تست: {accuracy:.2f}')

این کد، مدل CNN را روی GPU آموزش می‌دهد و عملکرد آن را بر روی مجموعه آزمایشی سنجیده می‌کند.

ج. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) روی GPU

۱. طراحی یک مدل RNN

در زیر یک مثال از ساخت یک شبکه عصبی بازگشتی (RNN) ساده با استفاده از TensorFlow و Keras آورده شده است:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
 
# ساخت یک مدل RNN
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, activation='relu', input_shape=(10, 1)))
model.add(Dense(1))

ایجاد یک مدل RNN

مدل = Sequential() مدل.add(LSTM(64, input_shape=(طول_توالی، اندازه_ویژگی))) مدل.add(Dense(1, activation='linear'))

کامپایل مدل

مدل.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')


### 2. بهره‌برداری از شتاب‌دهنده GPU برای آموزش RNN
برای آموزش مدل RNN در GPU، می‌توانید از کد زیر استفاده کنید:

```python
# قرار دادن مدل در GPU
with tf.device('/gpu:0'):
    # آموزش مدل
    model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))

    # ارزیابی مدل
    loss = model.evaluate(X_test, y_test)
    print(f'تلفات تست: {loss:.2f}')

با استفاده از این کد، عملیات آموزش RNN در GPU انجام می‌شود و از قابلیت‌های پردازش موازی GPU برای افزایش سرعت آموزش بهره می‌برد.

شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)

شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) نوعی ویژه از شبکه‌های عصبی هستند که برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های تصویری ویژه هستند. CNN ها برای یادگیری سلسله مراتبی و متناسب با فضایی از ویژگی‌ها طراحی شده‌اند، از ویژگی‌های سطح‌پایین (مانند لبه‌ها، رنگ‌ها، بافت‌ها) تا ویژگی‌های سطح بالا (مانند بخش‌های شی‌ها، اشیا).

اجزای کلیدی یک CNN عبارتند از:

  1. لایه‌های کانولوشنال: این لایه‌ها یک مجموعه فیلتر یادگیری‌پذیر را در برابر تصویر ورودی اعمال می‌کنند، جایی که هر فیلتر ویژگی خاصی را از تصویر استخراج می‌کند. خروجی این عمل با نام نقشه ویژگی شناخته می‌شود.
  2. لایه‌های اولویت دار: این لایه‌ها ابعاد فضایی نقشه‌های ویژگی را کاهش می‌دهند، که به کاهش تعداد پارامتر‌ها و محاسبات در شبکه کمک می‌کند.
  3. لایه‌های به‌طور کامل متصل: این لایه‌ها شبیه به لایه‌های مخفی در یک شبکه عصبی سنتی هستند و برای کلاس‌بندی یا وظیفه پیش‌بینی نهایی استفاده می‌شوند.

اینجا مثالی از معماری ساده‌ای از CNN برای کلاس‌بندی تصاویر وجود دارد:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D، MaxPooling2D، Flatten، Dense
 
# تعریف مدل
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32، (3، 3)، activation='relu'، input_shape=(28، 28، 1)))
model.add(MaxPooling2D((2، 2)))
model.add(Conv2D(64، (3، 3)، activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2، 2)))
model.add(Conv2D(64، (3، 3)، activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64، activation='relu'))
model.add(Dense(10، activation='softmax'))
 
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam'،
              loss='categorical_crossentropy'،
              metrics=['accuracy'])

در این مثال، یک مدل CNN با سه لایه کانولوشنال، دو لایه اولویت دار و دو لایه به‌صورت کامل متصل تعریف شده است. ورودی به مدل یک تصویر خاکستری 28x28 است و خروجی یک بردار 10 بعدی است که احتمال هر کلاس را نشان می‌دهد (با فرض اینکه یک مسئله دسته‌بندی 10 کلاسی است).

شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)

شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) نوعی شبکه‌های عصبی هستند که به ویژه برای پردازش داده‌های متوالی مانند متن، گفتار یا داده‌های سری زمانی مناسب هستند. بر خلاف شبکه‌های عصبی feedforward، در RNNs یک حلقه بازخورد وجود دارد که به آن‌ها امکان حفظ "حافظه" ورودی‌های قبلی را می‌دهد که برای وظایفی مانند مدل‌سازی زبان، ترجمه ماشینی و تشخیص گفتار مفید است.

اجزا اصلی RNN عبارتند از:

  1. لایه‌های بازگشتی: این لایه‌ها هر المان از دنباله ورودی را به تنهایی پردازش می‌کنند و خروجی لایه در هر گام زمانی بستگی به ورودی جاری و حالت مخفی از گام زمانی قبلی دارد.
  2. حالت مخفی: حالت مخفی برداری است که "حافظه" RNN را نشان می‌دهد و از یک گام زمانی به گام زمانی بعدی منتقل می‌شود.
  3. لایه خروجی: لایه خروجی برای تولید خروجی نهایی RNN مانند یک کلمه پیش‌بینی شده یا یک برچسب دسته‌بندی استفاده می‌شود.

در اینجا مثالی از یک RNN ساده برای تولید متن وجود دارد:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding، LSTM، Dense
 
# تعریف مدل
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size، output_dim=256، input_length=max_sequence_length))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(vocab_size، activation='softmax'))
 
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam'، loss='categorical_crossentropy'، metrics=['accuracy'])

در این مثال، یک مدل RNN با یک لایه Embedding، یک لایه LSTM و یک لایه به‌صورت کامل خروجی تعریف شده است. لایه Embedding متن ورودی را به یک بردار چگال تبدیل می‌کند، لایه LSTM دنباله را پردازش می‌کند و یک حالت مخفی تولید می‌کند و لایه Dense از حالت مخفی برای پیش‌بینی کاراکتر بعدی در دنباله استفاده می‌کند.

حافظه‌ی کوتاه مدت بلند (LSTMs)

حافظه‌ی کوتاه مدت بلند (LSTMs) نوعی ویژه از RNN است که برای رفع مشکل فرار گرادیانی (vanishing gradient) طراحی شده‌اند که می‌تواند باعث سختی یادگیری وابستگی‌های بلندمدت در داده‌ها برای RNN های سنتی شود.

کامپوننت‌های کلیدی LSTM عبارتند از:

  1. حالت سلول: حالت سلول یک بردار است که "حافظه" را برای LSTM نشان می‌دهد و از یک گام زمانی به گام زمانی بعدی منتقل می‌شود.
  2. گیت‌ها: LSTMs سه گیت دارند که جریان اطلاعات ورودی و خروجی را به و از حالت سلول کنترل می‌کنند: گیت فراموشی، گیت ورودی و گیت خروجی.
  3. حالت پنهان: حالت پنهان برداری است که خروجی بخش LSTM در هر گام زمانی را نشان می‌دهد و به گام زمانی بعدی منتقل می‌شود و برای تولید خروجی نهایی استفاده می‌شود.

اینجا مثالی از یک LSTM برای تحلیل احساسات وجود دارد:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding، LSTM، Dense
 
# تعریف مدل
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size، output_dim=256، input_length=max_sequence_length))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(1، activation='sigmoid'))
 
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam'، loss='binary_crossentropy'، metrics=['accuracy'])

در این مثال، یک مدل LSTM برای تحلیل احساسات تعریف شده است، جایی که ورودی یک دنباله از متن است و خروجی یک دسته‌بندی دودویی از حالت (مثبت یا منفی) است. لایه Embedding متن ورودی را به یک بردار چگال تبدیل می‌کند، لایه LSTM دنباله را پردازش می‌کند و یک حالت مخفی تولید می‌کند و لایه Dense از حالت مخفی برای پیش‌بینی احساس استفاده می‌کند.

شبکه‌های مولد و معیار داوری (GANs)

شبکه‌های مولد و معیار داوری (GANs) نوعی مدل یادگیری عمیق هستند که برای تولید دیتای جدید مانند تصاویر یا متن که شبیه دیتای داده شده استفاده می‌شوند. GANها شامل دو شبکه عصبی هستند که بهم رقابت می‌کنند: شبکه مولد که داده جدید تولید می‌کند، و شبکه داوری که سعی می‌کند داده تولید شده را از داده واقعی تمیز می‌کند.

کامپوننت‌های کلیدی GAN عبارتند از:

  1. شبکه مولد: این شبکه یک ورودی تصادفی (مثلاً برداری از نویز) را می‌گیرد و داده جدیدی را که شبیه داده آموزشی است تولید می‌کند.
  2. شبکه داوری: این شبکه یک ورودی (هم داده واقعی و هم داده تولید شده) را می‌گیرد و سعی می‌کند آن را به عنوان واقعی یا جعلی دسته‌بندی کند.
  3. آموزش داده‌های معاقبتی: شبکه‌های مولد و داوری به صورت همزمان و با رقابت آموزش داده می‌شوند، جایی که شبکه مولد سعی می‌کند داور را فریب دهد و داور سعی می‌کند داده‌های تولید شده را به‌درستی دسته‌بندی کند.

اینجا مثالی از یک GAN ساده برای تولید ارقام دست‌نویس است:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential، Model
from tensorflow.keras.layers import Dense، Reshape، Flatten، Conv2D، LeakyReLU، Dropout
 
# تعریف شبکه مولد
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128، input_dim=100، activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
generator.add(Reshape((7، 7، 1)))
generator.add(Conv2D(64، (5، 5)، padding='same'، activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
generator.add(Conv2D(1، (5، 5)، padding='same'، activation='tanh'))
 
# تعریف شبکه داوری
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64، (5، 5)، padding='same'، input_shape=(28، 28، 1)، activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Conv2D(128، (5، 5)، padding='same'، activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1، activation='sigmoid'))
 
# تعریف مدل GAN
gan = Model(generator.input، discriminator(generator.output))

در این مثال، یک GAN ساده برای تولید ارقام دست‌نویس تعریف شده است. شبکه مولد یک ورودی تصادفی می‌گیرد و تصاویر خاکستری 28x28 را تولید می‌کند، در حالی که شبکه داوری یک تصویر ورودی را می‌گیرد و سعی می‌کند آن را به عنوان واقعی یا جعلی دسته‌بندی کند. سپس مدل GAN به صورت رقابتی آموزش داده می‌شود، جایی که شبکه مولد سعی می‌کند داور را فریب دهد و داور سعی می‌کند تصاویری که تولید شده‌اند را به درستی دسته‌بندی کند.

نتیجه‌گیری

در این آموزش، مفاهیم کلیدی و معماری‌های مختلف مدل‌های یادگیری عمیق از جمله شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)، حافظه‌ی کوتاه مدت بلند (LSTMs) و شبکه‌های مولد و معیار داوری (GANs) را پوشش دادیم. همچنین مثال‌ها و تکه کدهای خاص را برای نمایش پیاده‌سازی این مدل‌ها ارائه کردیم.

یادگیری عمیق یک حوزه در حال رشد است و تکنیک‌ها و معماری‌های مورد بحث در این آموزش فقط بخش کوچکی از ابزارهای قدرتمندی هستند که برای دانشمندان داده و اجرا کنندگان یادگیری ماشین در دسترس است. هنگامی که به پژوهش و آزمایش در یادگیری عمیق ادامه می‌دهید، به خاطر داشته باشید که به همچنان کنجکاو باقی بمانید، به یادگیری ادامه دهید و به ایده‌ها و رویکردهای جدید باز باشید. موفق باشید در سفر یادگیری عمیق خود!

نحوه‌ی درک آسان ResNet در PyTorchCpu Vs Gpu in Ai