এই ব্লগে আলোচনা করা হবে কিভাবে ' এলোমেলোভাবে মুছে ফেলা ' পদ্ধতি PyTorch এ কাজ করে।
কেন PyTorch এ 'র্যান্ডম ইরেজিং' পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়?
ইমেজ থেকে ডেটা র্যান্ডম অপসারণ চিত্র বিশ্লেষণ মডেলগুলির প্রশিক্ষণের জন্য একটি সমস্যা উপস্থাপন করে কারণ তারা অপর্যাপ্ত ডেটার সাথে মানিয়ে নিতে বাধ্য হয়। এটি বাস্তব-বিশ্বের কাজের জন্য একটি মডেল প্রস্তুত করে যেখানে সম্পূর্ণ ডেটা সর্বদা উপস্থিত থাকে না। মডেলটি সমস্ত ধরণের ডেটা থেকে অনুমান আঁকতে এবং ফলাফল প্রদর্শন করতে সক্ষম হওয়ার ক্ষেত্রে আরও ভাল হয়ে ওঠে। অপসারণের জন্য পিক্সেলের নির্বাচন এলোমেলো তাই এখানে কোনো পক্ষপাতিত্বের প্রবর্তন নেই এবং ফলস্বরূপ চিত্রটি প্রশিক্ষণের সময় ইনপুট ডেটা হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
কিভাবে PyTorch এ 'র্যান্ডম ইরেজিং' পদ্ধতি কাজ করে?
র্যান্ডম ইরেজিং পদ্ধতিটি একটি গভীর শিক্ষার মডেলকে বাস্তব অ্যাপ্লিকেশনগুলি পরিচালনা করার জন্য আরও ভালভাবে সজ্জিত করতে ব্যবহৃত হয়। আপনার PyTorch প্রকল্পগুলিতে তাদের ডেটা ব্যবস্থাপনা বাড়ানোর জন্য এবং অনুমান ক্ষমতা উন্নত করার জন্য কীভাবে এটি ব্যবহার করবেন তা শিখতে নীচে দেওয়া পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:
ধাপ 1: Colaboratory IDE সেট আপ করুন
PyTorch ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে AI মডেল তৈরির জন্য Google Colab একটি আদর্শ পছন্দ। Colaboratory এ নেভিগেট করুন ওয়েবসাইট এবং একটি চালু করুন ' নতুন নোটবুক ”:
ধাপ 2: প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন
ব্যবহার ' !পিপ লাইব্রেরি ইনস্টল করতে এবং ব্যবহার করতে পাইথন দ্বারা প্রদত্ত প্যাকেজ ইনস্টলার আমদানি 'এগুলিকে প্রকল্পে আমদানি করার আদেশ:
আমদানি টর্চআমদানি টর্চভিশন রূপান্তরিত করে হিসাবে ts
থেকে পিআইএল আমদানি ছবি
আমদানি matplotlib পাইপ্লট হিসাবে plt
প্রদত্ত কোডের বর্ণনা নিম্নরূপ:
- আমদানি করুন ' টর্চ লাইব্রেরি ব্যবহার করে আমদানি 'আদেশ।
- দ্য ' torchvision.transforms ” প্যাকেজ এলোমেলো মুছে ফেলার জন্য রূপান্তর ধারণ করে।
- ' পিআইএল ” হল পাইথন ইমেজ লাইব্রেরি এবং এতে ইমেজ প্রক্রিয়াকরণের কার্যকারিতা রয়েছে।
- দ্য ' matplotlib.pyplot ” লাইব্রেরি মূল এবং রূপান্তরিত চিত্রগুলি কল্পনা করার জন্য ব্যবহৃত হয়:
ধাপ 3: ইনপুট ইমেজ আপলোড করুন
ফাইল বিভাগে ছবিটি আপলোড করুন:
এরপর, ' ব্যবহার করে ইনপুট ইমেজ লোড করুন খোলা() 'ইমেজ' মডিউলের পদ্ধতি:
ইমেজ = ছবি। খোলা ( 'a2.jpeg' )ধাপ 4: রূপান্তর সম্পাদন করতে ট্রান্সফর্ম নির্দিষ্ট করুন
এখন, একটি সংজ্ঞায়িত করুন ' এলোমেলো মুছে ফেলা ” ট্রান্সফরমার যা ইমেজটিকে এর এলোমেলো আয়তক্ষেত্রাকার অঞ্চল নির্বাচন করে এবং এর পিক্সেল মুছে দিয়ে রূপান্তরিত করবে। এছাড়াও, ইনপুট চিত্রটিকে টর্চ সেন্সরে রূপান্তর করুন ' ToTensor() ' পদ্ধতি যদি এটি একটি পিআইএল ইমেজ হয় এবং তারপর এটিকে পিআইএল ইমেজে রূপান্তর করুন 'এর মাধ্যমে টপিলি ছবি() ”:
রূপান্তর = ts রচনা করা ( [ ts টোটেনসর ( ) , ts এলোমেলো মুছে ফেলা ( পি = 0.5 , স্কেল = ( 0.02 , 0.33 ) , অনুপাত = ( 0.3 , 3.3 ) , মান = 0 , জায়গায় = মিথ্যা ) , ts টপিলি ছবি ( ) ] )উপরের 'তে ব্যবহৃত পরামিতিগুলি এলোমেলো মুছে ফেলা 'ট্রান্সফরমার নীচে ব্যাখ্যা করা হয়েছে:
- পি: এটি সম্ভাব্যতার প্রতিনিধিত্ব করে যে র্যান্ডম উত্থাপন অপারেশন অর্জন করা হবে।
- স্কেল: এটি একটি ইনপুট চিত্রের মুছে ফেলা এলাকার পরিসীমা নির্দেশ করে৷
- অনুপাত: এটি মুছে ফেলা অঞ্চলের আকৃতির অনুপাতকে নির্দেশ করে।
- মান: এটি মুছে ফেলার মান নির্দিষ্ট করে যা ডিফল্টরূপে '0'। যদি এটি একটি একক পূর্ণসংখ্যা হয় তবে এটি সমস্ত পিক্সেলকে সরিয়ে দেয় এবং যদি এটি একটি টিপল হয় যার তিনটি পূর্ণসংখ্যা থাকে তবে এটি যথাক্রমে R, G এবং B চ্যানেলগুলি সরিয়ে দেয়।
- জায়গায়: এটি একটি 'বুলিয়ান' মান যা প্রদত্ত এলোমেলোভাবে মুছে ফেলা ট্রান্সফরমারকে ইনপ্লেস করে। ডিফল্টরূপে, এটি 'মিথ্যা'।
ধাপ 5: আউটপুট চিত্রগুলি নিতে অভিধান বোধগম্যতা ব্যবহার করুন
চারটি আউটপুট চিত্র নিতে অভিধান বোঝার ধারণাটি ব্যবহার করুন:
ছবি = [ রূপান্তর ( ইমেজ ) জন্য _ ভিতরে পরিসীমা ( 4 ) ]ধাপ 6: চারটি আউটপুট চিত্র প্রদর্শন করুন
সবশেষে, নিচের কোড ব্লকের সাহায্যে চারটি আউটপুট ইমেজ প্রদর্শন করুন:
ডুমুর = plt চিত্র ( figsize = ( 7 , 4 ) )সারি , কলস = 2 , 2
জন্য j ভিতরে পরিসীমা ( 0 , কেবল ( ছবি ) ) :
ডুমুর যোগ_সাবপ্লট ( সারি , কলস , j+ 1 )
plt imshow ( ছবি [ j ] )
plt xticks ( [ ] )
plt yticks ( [ ] )
plt প্রদর্শন ( )
উপরের কোড বর্ণনা নিম্নরূপ:
- প্রয়োগ করুন ' plt.figure() নির্দিষ্ট প্রস্থ এবং উচ্চতার চারটি ছবি প্লট করার পদ্ধতি।
- তারপর, চারটি চিত্র সামঞ্জস্য করতে নির্দিষ্ট সারি এবং কলাম নির্দিষ্ট করুন।
- এর পরে একটি 'ফর' লুপ শুরু করুন যা 'প্রযোজ্য হয় সাবপ্লট() সাবপ্লট সংজ্ঞায়িত করার পদ্ধতি, চিত্রগুলি দেখানোর জন্য 'শো()' পদ্ধতি এবং ' plt.xticks() 'পাশাপাশি' plt.yticks() ” x এবং y-অক্ষের বর্তমান টিক অবস্থান এবং লেবেল সেট করতে।
- অবশেষে, ব্যবহার করুন ' plt.show() আউটপুটে ছবি প্রিন্ট করার পদ্ধতি:
বিঃদ্রঃ : ব্যবহারকারীরা প্রদত্ত ব্যবহার করে আমাদের Colab নোটবুক অ্যাক্সেস করতে পারেন লিঙ্ক .
প্রো-টিপ
একটি মূল ব্যবহার ' এলোমেলোভাবে মুছে ফেলা ' PyTorch প্রকল্পের পদ্ধতি হল নিরাপত্তা। এটি সংবেদনশীল ছবি থেকে পিক্সেল অপসারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যেমন কিছু ট্রেড সিক্রেট বা মূল্যবান কিছু রয়েছে। এই মুছে ফেলার জন্য নির্দিষ্ট র্যান্ডম ফাংশন শুধুমাত্র আসল ব্যবহারকারীর কাছে পরিচিত হবে এবং শুধুমাত্র ব্যবহারকারীই মুছে ফেলা ছবিগুলিকে তাদের আসল সংস্করণে ফিরিয়ে আনতে সক্ষম হবে।
সফলতার ! আমরা দেখিয়েছি কিভাবে এলোমেলো মুছে ফেলার পদ্ধতি PyTorch এ কাজ করে।
উপসংহার
দ্য ' এলোমেলোভাবে মুছে ফেলা ' PyTorch-এ পদ্ধতিটি একটি ইমেজ থেকে এলোমেলো পিক্সেলগুলি সরিয়ে এবং মডেলটিকে আরও ভাল প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য একটি বাস্তব-বিশ্বের দৃশ্যের অনুকরণ করে কাজ করে৷ এটি অসম্পূর্ণ ডেটা থেকে গুণমানের অনুমান আঁকতে বিভিন্ন ধরণের ডেটা পরিচালনায় মডেলটিকে আরও দক্ষ করে তুলবে। আমরা ব্যাখ্যা করেছি কিভাবে ব্যবহার করতে হয় ' এলোমেলোভাবে মুছে ফেলা ' PyTorch এ পদ্ধতি।