Keras

பைதான் புரோகிராமிங் மற்றும் கெராஸ் டீப் லேர்னிங் கட்டமைப்பில் நிபுணராக, மாடல் லோடிங்கில் உள்ள சிக்கல்களை நான் புரிந்துகொள்கிறேன், குறிப்பாக உங்கள் மாடல் தனிப்பயன் இழப்பு செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தும் போது. இந்தச் சவால்களை எவ்வாறு சமாளிப்பது மற்றும் உங்கள் கேரஸ் மாடலை தனிப்பயன் இழப்புச் செயல்பாட்டுடன் வெற்றிகரமாக ஏற்றுவது குறித்து இந்தக் கட்டுரை உங்களுக்கு வழிகாட்டுகிறது.

கெராஸ், ஒரு உயர்-நிலை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் API, பயனர் நட்பு மற்றும் மட்டு, TensorFlow அல்லது Theano ஆகியவற்றின் மேல் இயங்கும் திறன் கொண்டது. இது அதன் எளிமை மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமைக்காக அறியப்படுகிறது. இருப்பினும், அதன் எளிமை இருந்தபோதிலும், தனிப்பயன் இழப்பு செயல்பாடு கொண்ட மாதிரியை ஏற்றுவது போன்ற சில பணிகளை புரிந்துகொள்வது மிகவும் கடினமாக இருக்கும்.

மேலும் படிக்க

இந்த சூழலில் பெயர் அடுக்குகள் என்பது குறியீட்டு முறைகளில் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் நிறுவன அமைப்பைக் குறிக்கிறது, குறியீடுகளை மேலும் படிக்கக்கூடியதாகவும், கட்டமைக்கப்பட்டதாகவும், புரிந்துகொள்ள எளிதாகவும் மாற்றுவதற்கு. பெயர் அடுக்குகள் அவற்றின் திட்டமிட்ட முறையான கட்டமைப்பின் காரணமாக குறியீடு செயல்படுத்தலில் செயல்திறனை மேம்படுத்துகின்றன. பைத்தானில் பெயர் அடுக்குகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதைப் பற்றிய முழு புரிதலைப் பெற, சிக்கலின் மூலத்திற்குள் நுழைவோம்.

மேலும் படிக்க

ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை உருவாக்குவது இயந்திர கற்றலில், குறிப்பாக பைத்தானில் ஒரு கவர்ச்சிகரமான பகுதி. இது பகுப்பாய்வு, கணிப்புகள் மற்றும் தானியங்கு முடிவெடுக்கும் செயல்முறைகளுக்கு விரிவான நோக்கத்தை வழங்குகிறது. ஒரு ப்ளாட் நியூரல் நெட்வொர்க்கை உருவாக்குவதற்கு முன், நியூரல் நெட்வொர்க் என்றால் என்ன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். இது அடிப்படையில் மனித மூளையின் கட்டமைப்பை வெளிப்படுத்தும் வழிமுறைகளின் அமைப்பாகும், இதனால் ஒரு செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்குகிறது, இது ஒரு பகுப்பாய்வு செயல்முறை மூலம் உணர்ச்சித் தரவை விளக்குகிறது, மூல தரவுகளுடன் 'கண்ணுக்கு தெரியாத' நுணுக்கங்களை நம் மூளையைப் போலவே எடுக்கிறது.

மேலும் படிக்க

நிச்சயமாக, கட்டுரையுடன் தொடங்குவோம்.

இன்றைய காலகட்டத்தில் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள் தொழில்நுட்பத்தின் குறிப்பிடத்தக்க அம்சமாக மாறியுள்ளன, மேலும் ஆடம் ஆப்டிமைசர் போன்ற பல்வேறு தேர்வுமுறை வழிமுறைகள் அவற்றின் செயல்பாட்டில் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் மதிப்பிடுவதற்கும் சக்திவாய்ந்த மற்றும் பயன்படுத்த எளிதான இலவச திறந்த மூல பைதான் நூலகமான கெராஸ், தியானோ மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவின் திறமையான எண் கணக்கீட்டு நூலகங்களை மூடுகிறது.

மேலும் படிக்க

கெராஸ் என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான சக்திவாய்ந்த மற்றும் எளிமையான நூலகமாகும், குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள். அதன் அம்சங்களில் ஒன்று, எளிதாகப் புரிந்துகொள்வதற்கும் சரிசெய்தலுக்கும் எங்கள் மாதிரியை வரைபடமாகத் திட்டமிடுவது. சில நேரங்களில் இயங்கும் keras.utils.plot_model மென்பொருள் தேவைகள், குறிப்பாக pydot மற்றும் graphviz ஆகியவற்றைக் குறிக்கும் பிழைகளை ஏற்படுத்தலாம். நீங்கள் இரண்டையும் நிறுவுவீர்கள் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. இருப்பினும், அவற்றை நிறுவிய பிறகும், நீங்கள் அதே பிழை செய்தியைப் பெறலாம். பாதைகள் மற்றும் உள்ளமைவு அமைப்புகள் சரியாக அமைக்கப்படாததே இதற்குக் காரணம். இந்த கட்டுரையின் மூலம், இந்த குறிப்பிட்ட சிக்கலைத் தீர்ப்பதற்கான செயல்முறையை நாங்கள் மேற்கொள்வோம்.

மேலும் படிக்க

NumPy வரிசைகளில் பைதான் ஸ்ட்ரைடுகள் பற்றிய கட்டுரை உங்களுக்கு வேண்டும் என்று வைத்துக் கொண்டால், உங்கள் கட்டுரை இதோ:

பைத்தானில் உள்ள முன்னேற்றங்களின் விவரங்களுக்கு நாம் முதலில் மூழ்குவதற்கு முன், அவை என்ன என்பதை முதலில் புரிந்துகொள்வது அவசியம். ஸ்ட்ரைட்ஸ் என்பது பைத்தானில் உள்ள ஒரு கருத்தாகும், இது வரிசைகளின் கையாளுதல் மற்றும் கையாளுதலை பெரிதும் மேம்படுத்துகிறது, குறிப்பாக NumPy வரிசைகள். நினைவகம் அல்லது கணக்கீட்டு செலவுகள் தேவையில்லாமல் வரிசைகளை திறமையாக நிர்வகிக்கும் திறனை இது வழங்குகிறது. ஒரு வரிசை வழியாக பயணிக்கும்போது பைதான் எடுக்கும் படிகளை ஸ்ட்ரைட் மதிப்பு அடிப்படையில் சுட்டிக்காட்டுகிறது. சிக்கல்களைத் தீர்க்க இந்த தனித்துவமான அம்சத்தை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதை இப்போது ஆராய்வோம்.

மேலும் படிக்க

கணினி நிரலாக்க உலகில், பிழைகளை சந்திப்பது ஒரு பொதுவான நிகழ்வு. உதாரணமாக, தி முக்கிய பிழை: 'ஏசி' in பைதான். அகராதியிலிருந்து நாம் அணுக முயற்சிக்கும் குறிப்பிட்ட விசை இல்லாதபோது இந்தப் பிழை அடிக்கடி வெளிப்படுகிறது. அதிர்ஷ்டவசமாக, இதுபோன்ற சிக்கல்களைக் கையாளவும், உங்கள் குறியீடு செயலிழப்பதைத் தடுக்கவும் பைதான் சொற்பொழிவு தீர்வை வழங்குகிறது. விதிவிலக்கு கையாளுதல் நடைமுறைகளைப் பயன்படுத்துதல், get() செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துதல் அல்லது அவற்றை அணுகுவதற்கு முன் விசைகளைச் சரிபார்த்தல் ஆகியவை இதில் அடங்கும். சரியான அணுகுமுறையுடன், இந்த பிழையை திறமையாக நிர்வகிக்க முடியும்.

மேலும் படிக்க

பாராமெட்ரிக் ரெக்டிஃபைட் லீனியர் யூனிட்கள், அல்லது PReLU, கெராஸ் கன்வல்யூஷன் லேயர்களுக்குத் தகவமைப்பைக் கொண்டுவருகிறது. மாறிவரும் போக்குகளுக்கு ஃபேஷன் மாற்றியமைப்பது போல, உங்கள் AI மாடல்களும் மாறலாம். இந்த அம்சம் பிரபலமான திருத்தப்பட்ட நேரியல் அலகு (ReLU) செயல்பாட்டை ஒரு படி மேலே கொண்டு செல்கிறது, எதிர்மறை சாய்வை உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து கற்றுக் கொள்ள அனுமதிப்பதன் மூலம், நிலையானதாக இருக்காது. நடைமுறை அடிப்படையில், PReLU மூலம், உங்கள் AI மாதிரிகள் உங்கள் உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து நேர்மறை மற்றும் எதிர்மறை அம்சங்களைப் பிரித்தெடுத்து, அவற்றின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்தும்.

மேலும் படிக்க