DenseNet
Bu makalede, Densenet algoritmasını kullanarak bir görüntü sınıflandırma modeli oluşturmak için Azure Machine Learning tasarımcısında DenseNet bileşeninin nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır.
Bu sınıflandırma algoritması denetimli bir öğrenme yöntemidir ve etiketli bir görüntü dizini gerektirir.
Not
Bu bileşen stüdyodaki Veri Etiketleme'den oluşturulan etiketli veri kümesini desteklemez, yalnızca Görüntü Dizinine Dönüştür bileşeninden oluşturulan etiketli görüntü dizinini destekler.
Modeli ve etiketlenmiş görüntü dizinini Pytorch Modelini Eğitme girişi olarak sağlayarak modeli eğitebilirsiniz. Daha sonra eğitilen model , Görüntü Modelini Puanla kullanılarak yeni giriş örneklerinin değerlerini tahmin etmek için kullanılabilir.
DenseNet hakkında daha fazla bilgi
DenseNet hakkında daha fazla bilgi için Yoğun Bağlı Kıvrımlı Ağlar adlı araştırma makalesine bakın.
DenseNet'i yapılandırma
Tasarımcıda işlem hattınıza DenseNet bileşenini ekleyin.
Model adı için belirli bir DenseNet yapısının adını belirtin ve desteklenen DenseNet'ten seçim yapabilirsiniz: 'densenet121', 'densenet161', 'densenet169', 'densenet201'.
Önceden Eğitilen için ImageNet üzerinde önceden eğitilmiş bir modelin kullanılıp kullanılmayacağını belirtin. Seçiliyse, önceden eğitilmiş seçilen modele göre modelde ince ayar yapabilirsiniz; seçimi kaldırdığınızda sıfırdan eğitim alabilirsiniz.
Bellek açısından verimli için, çok daha fazla bellek açısından verimli ancak daha yavaş olan denetim noktası oluşturmanın kullanılıp kullanılmayacağını belirtin. Daha fazla bilgi için Yoğun Ağların Bellek Açısından Verimli Bir Şekilde Uygulanması araştırma makalesine bakın.
DenseNet bileşeni, eğitimi ve doğrulama görüntüsü veri kümesi bileşeninin çıkışını Pytorch Modelini Eğitme'ye bağlayın.
İşlem hattını gönderin.
Sonuçlar
İşlem hattı çalıştırması tamamlandıktan sonra, modeli puanlama için kullanmak üzere Pytorch ModeliniPuanlama Görüntüsü Modeli'ne bağlayın ve yeni giriş örneklerinin değerlerini tahmin edin.
Teknik notlar
bileşen parametreleri
| Name | Aralık | Tür | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|---|
| Model adı | Herhangi biri | Mod | densenet201 | Belirli bir DenseNet yapısının adı |
| Önceden eğitilmiş | Herhangi biri | Boole | Doğru | ImageNet'te önceden eğitilmiş bir modelin kullanılıp kullanılmadığı |
| Bellek açısından verimli | Herhangi biri | Boole | Yanlış | Çok daha fazla bellek verimli ama daha yavaş olan denetim noktası oluşturmanın kullanılıp kullanılmadığı |
Çıktı
| Ad | Tür | Açıklama |
|---|---|---|
| Eğitilmemiş model | UntrainedModelDirectory | Pytorch Modelini Eğitme'ye bağlanabilen eğitilmemiş bir DenseNet modeli. |
Sonraki adımlar
Bkz. Azure Machine Learning'de kullanılabilen bileşenler kümesi .