এই ব্লগটি বর্ণনা করবে:
- PyTorch মধ্যে পরামিতি কি?
- কেন ব্যবহারকারীদের মডেলের পরামিতি পরীক্ষা করতে হবে?
- PyTorch এ মডেল প্যারামিটারের সংখ্যা কিভাবে প্রদর্শন করবেন?
PyTorch মধ্যে পরামিতি কি?
পাইটর্চে, ' nn.মডিউল মডেল সংজ্ঞায়িত করার জন্য ক্লাস ব্যবহার করা হয়। এটি মডেল তৈরি করে এমন সমস্ত ক্রিয়াকলাপ এবং স্তর অন্তর্ভুক্ত করে। প্রতিটি স্তর পরামিতি একটি সেট রয়েছে. মডেলের প্রকৃত মান এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে ত্রুটি কমানোর জন্য প্রশিক্ষণের সময় প্যারামিটারগুলি মূলত আপডেট করা হয়।
কেন ব্যবহারকারীদের মডেলের পরামিতি পরীক্ষা করতে হবে?
মডেলটি প্রশিক্ষণের সময়, ব্যবহারকারীদের তাদের মডেলের প্যারামিটারের সংখ্যা সম্পর্কে জানতে হবে কারণ এতে প্রচুর মেমরি এবং প্রক্রিয়াকরণ শক্তি লাগে। যদি তারা মডেলের পরামিতিগুলির সংখ্যার সাথে পরিচিত হয়, তাহলে তারা সহজেই মূল্যায়ন করতে পারে যে মেমরির পরিমাণ প্রয়োজন হবে এবং প্রশিক্ষণের জন্য কতটা সময় লাগবে যা ব্যবহারকারীদের তাদের প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়াটিকে অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করে এবং সেইসাথে সিস্টেমটি ফুরিয়ে যাওয়া প্রতিরোধ করতে সহায়তা করে স্থান
PyTorch এ মডেল প্যারামিটারের সংখ্যা কিভাবে প্রদর্শন করবেন?
দ্য ' nn.মডিউল 'ক্লাস আছে' পরামিতি() ” পদ্ধতি যা PyTorch মডেলে মডেল প্যারামিটারের সংখ্যা দেখতে ব্যবহৃত হয়। সমস্ত উপাদান পেতে, ' সংখ্যা1() 'পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।
পূর্বে আলোচিত ধারণাটি বুঝতে, আসুন প্রদত্ত কোডটি দেখুন:
আমদানি টর্চ nn হিসাবে nn
ক্লাস এনএন মডেল ( nn মডিউল ) :
ডিফ __গরম__ ( স্ব ) :
সুপার ( এনএন মডেল , স্ব ) . __গরম__ ( )
স্ব . fc1 = nn রৈখিক ( 10 , পঞ্চাশ )
স্ব . fc2 = nn রৈখিক ( পঞ্চাশ , 1 )
ডিফ এগিয়ে ( স্ব , i ) :
i = স্ব . fc1 ( i )
i = স্ব . fc2 ( i )
ফিরে i
আমার_মডেল = এনএন মডেল ( )
t_params = যোগফল ( পি. নাম দিতে ( ) জন্য পি ভিতরে আমার_মডেল পরামিতি ( ) )
ছাপা ( চ 'মোট প্যারামিটারের সংখ্যা: {t_params}' )
উপরে বর্ণিত কোডে:
- প্রথমত, আমরা একটি মডেল সংজ্ঞায়িত করি যার দুটি রৈখিক স্তর রয়েছে।
- তারপরে, মডেলের উদাহরণ তৈরি করুন এবং ব্যবহার করুন ' পরামিতি() সমস্ত পরামিতি পুনরুদ্ধার করার পদ্ধতি।
- এর পরে, আমরা প্রতিটি প্যারামিটারের উপাদানগুলির সংখ্যা যোগ করে সমস্ত পরামিতি গণনা করতে জেনারেটর এক্সপ্রেশন প্রয়োগ করি।
- অবশেষে, কল করুন ' ছাপা() স্ক্রিনে ফলাফলের মানগুলি প্রদর্শনের জন্য বিবৃতি:
উপরে বর্ণিত কোডে, আমরা শুধুমাত্র প্যারামিটারের মোট সংখ্যা প্রদর্শন করেছি, যদি আপনি প্যারামিটারের নাম এবং আকার পেতে চান, তাহলে কোডের নিম্নলিখিত লাইনগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে:
জন্য নাম , পরম ভিতরে আমার_মডেল state_dict ( ) . আইটেম ( ) :ছাপা ( নাম , পরম আকার ( ) )
এখানে:
- ' state_dict() ” হল পাইথন অভিধান অবজেক্ট যা পাইটর্চ থেকে মডেল সংরক্ষণ এবং লোড করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
- ' আইটেম() ' পদ্ধতিটি মান সহ সমস্ত অভিধান কী সহ তালিকা ফেরত দিতে ব্যবহার করা হয়।
- ' ছাপা() ' বিবৃতিটি পাস করে প্যারামিটারের নাম এবং আকার প্রিন্ট করতে ব্যবহৃত হয় আকার() 'পদ্ধতি এবং পরামিতি:
এখানেই শেষ! আমরা PyTorch-এ মডেল প্যারামিটারের সংখ্যা প্রিন্ট করার সবচেয়ে সহজ উপায় কম্পাইল করেছি।
উপসংহার
পাইটর্চে, ' nn.মডিউল ” ক্লাস মডেলগুলিকে সংজ্ঞায়িত করার জন্য ব্যবহৃত হয় যা মডেল তৈরি করে এমন সমস্ত ক্রিয়াকলাপ এবং স্তরগুলি অন্তর্ভুক্ত করে। দ্য ' nn.মডিউল 'ক্লাস আছে' পরামিতি() ” পদ্ধতি যা PyTorch মডেলে মডেল প্যারামিটারের সংখ্যা দেখতে ব্যবহৃত হয়। এই লেখাটি PyTorch-এ মডেল প্যারামিটারের সংখ্যা প্রিন্ট করার পদ্ধতি প্রদর্শন করেছে।