DenseNet

  • مقالة
  • قراءة خلال 2 دقائق

توضح هذه المقالة كيفية استخدام مكون DenseNet في Azure التعلم الآلي مصمم لإنشاء نموذج تصنيف صور باستخدام خوارزمية Densenet.

خوارزمية التصنيف هذه هي طريقة تعلم خاضعة للإشراف ، وتتطلب دليل صور مصنف.

ملاحظة

لا يدعم هذا المكون مجموعة البيانات المصنفة التي تم إنشاؤها من " تسمية البيانات " في الاستوديو، ولكنه يدعم فقط دليل الصور المسمى الذي تم إنشاؤه من مكون "تحويل إلى دليل الصور ".

يمكنك تدريب النموذج من خلال توفير النموذج ودليل الصور المسمى كمدخلات لنموذج Train Pytorch. يمكن بعد ذلك استخدام النموذج المدرب للتنبؤ بقيم أمثلة الإدخال الجديدة باستخدام نموذج صورة النتيجة.

المزيد حول DenseNet

لمزيد من المعلومات حول DenseNet ، راجع الورقة البحثية ، الشبكات الالتفافية المتصلة بكثافة.

كيفية تكوين DenseNet

  1. أضف مكون DenseNet إلى خط الأنابيب الخاص بك في المصمم.

  2. بالنسبة لاسم الطراز، حدد اسم بنية DenseNet معينة ويمكنك الاختيار من بين DenseNet المدعوم: "densenet121" و "densenet161" و "densenet169" و "densenet201".

  3. بالنسبة للمدربين مسبقا، حدد ما إذا كنت تريد استخدام نموذج تم تدريبه مسبقا على ImageNet. إذا تم تحديده ، يمكنك ضبط النموذج بدقة بناء على الطراز المحدد المدرب مسبقا ؛ إذا تم إلغاء تحديده ، يمكنك التدريب من الصفر.

  4. للحصول على كفاءة الذاكرة ، حدد ما إذا كنت تريد استخدام نقطة التفتيش ، والتي هي أكثر كفاءة في الذاكرة ولكنها أبطأ. لمزيد من المعلومات، راجع الورقة البحثية، التنفيذ الفعال للذاكرة للشبكات الكثيفة.

  5. الاتصال إخراج مكون DenseNet والتدريب والتحقق من صحة مكون مجموعة بيانات الصورة إلى نموذج Train Pytorch.

  6. إرسال المسار.

النتائج

بعد اكتمال تشغيل خط الأنابيب، لاستخدام النموذج للتسجيل، قم بتوصيل نموذج Train Pytorch بنموذجصورة النقاط، للتنبؤ بقيم أمثلة الإدخال الجديدة.

ملاحظات فنية

معلمات المكون

الاسم النطاق النوع افتراضي الوصف
اسم النموذج أي الوضع densenet201 اسم بنية DenseNet معينة
مدرب مسبقا أي منطقي صواب ما إذا كنت تريد استخدام نموذج تم تدريبه مسبقا على ImageNet
كفاءة الذاكرة أي منطقي خطأ ما إذا كنت تريد استخدام نقاط التفتيش ، وهو أكثر كفاءة في استخدام الذاكرة ولكنه أبطأ بكثير

المخرجات

الاسم النوع الوصف
نموذج غير مدرب غير مدربةModelDirectory نموذج DenseNet غير مدرب يمكن توصيله بنموذج قطار Pytorch.

الخطوات التالية

راجع مجموعة المكونات المتوفرة ل Azure التعلم الآلي.