Giải thích tham số thư viện torch P1

Mục lục

# Import necessary libraries
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
from torchvision.models import resnet50
import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2
from ablumentation_base import train_transform,test_transform
# List all of models torchvision support
from torchvision import models

from custom_dataset import CustomDataset
dir(models)

# Define hyperparameters
batch_size = 64
num_epochs = 1
learning_rate = 0.001
eval_every = 5

Giải thích tham số thư viện torch Giải thích mã Python

Giải thích tham số thư viện torch và đoạn mã Python mà bạn cung cấp sử dụng các thư viện phổ biến để xây dựng và huấn luyện mô hình học sâu, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý hình ảnh. Mình sẽ giải thích từng dòng một:

import và giải thích từng dòng:

import torch:Thư viện torch là nền tảng của PyTorch, một framework học sâu phổ biến. Nó cung cấp các công cụ để tính toán số học, quản lý tensor (mảng nhiều chiều), và xây dựng các mô hình mạng neuron.
Thư viện torch là nền tảng của PyTorch, một framework học sâu phổ biến. Nó cung cấp các công cụ để tính toán số học, quản lý tensor (mảng nhiều chiều), và xây dựng các mô hình mạng neuron.
import torch.nn as nn:torch.nn cung cấp các module và lớp để xây dựng mạng neuron (như các lớp Dense, Convolution, Activation, etc.). Ở đây, nó được rút ngắn tên thành nn để dễ sử dụng.
torch.nn cung cấp các module và lớp để xây dựng mạng neuron (như các lớp Dense, Convolution, Activation, etc.). Ở đây, nó được rút ngắn tên thành nn để dễ sử dụng.
import torch.optim as optim:torch.optim chứa các thuật toán tối ưu hóa (optimization algorithms) như SGD (Stochastic Gradient Descent), Adam, và nhiều thuật toán khác để cập nhật trọng số của mô hình trong quá trình huấn luyện.
torch.optim chứa các thuật toán tối ưu hóa (optimization algorithms) như SGD (Stochastic Gradient Descent), Adam, và nhiều thuật toán khác để cập nhật trọng số của mô hình trong quá trình huấn luyện.
from torch.utils.data import DataLoader:DataLoader là một công cụ để tải dữ liệu theo từng lô (batch), hỗ trợ việc xáo trộn (shuffle) dữ liệu và chia thành các phần nhỏ để huấn luyện mô hình dễ dàng hơn.
DataLoader là một công cụ để tải dữ liệu theo từng lô (batch), hỗ trợ việc xáo trộn (shuffle) dữ liệu và chia thành các phần nhỏ để huấn luyện mô hình dễ dàng hơn.
from torchvision import datasets, transforms:torchvision.datasets cung cấp các tập dữ liệu phổ biến có sẵn như CIFAR-10, ImageNet, MNIST.torchvision.transforms là các phép biến đổi ảnh như thay đổi kích thước, cắt, xoay, hoặc chuẩn hóa ảnh, giúp tăng độ phong phú cho dữ liệu huấn luyện.
torchvision.datasets cung cấp các tập dữ liệu phổ biến có sẵn như CIFAR-10, ImageNet, MNIST.
torchvision.transforms là các phép biến đổi ảnh như thay đổi kích thước, cắt, xoay, hoặc chuẩn hóa ảnh, giúp tăng độ phong phú cho dữ liệu huấn luyện.
from torchvision.models import resnet50:resnet50 là một kiến trúc mô hình ResNet50, rất phổ biến trong các bài toán nhận diện hình ảnh. Nó là một mạng neural sâu với 50 lớp và thường được sử dụng cho các bài toán phân loại hình ảnh.
resnet50 là một kiến trúc mô hình ResNet50, rất phổ biến trong các bài toán nhận diện hình ảnh. Nó là một mạng neural sâu với 50 lớp và thường được sử dụng cho các bài toán phân loại hình ảnh.
import albumentations as A:albumentations là một thư viện tăng cường dữ liệu (data augmentation) mạnh mẽ, thường được sử dụng trong xử lý ảnh. Nó hỗ trợ nhiều phép biến đổi như xoay, cắt, điều chỉnh ánh sáng, và nhiều phép biến đổi khác.
albumentations là một thư viện tăng cường dữ liệu (data augmentation) mạnh mẽ, thường được sử dụng trong xử lý ảnh. Nó hỗ trợ nhiều phép biến đổi như xoay, cắt, điều chỉnh ánh sáng, và nhiều phép biến đổi khác.
from albumentations.pytorch import ToTensorV2:ToTensorV2 là một phép biến đổi từ albumentations giúp chuyển đổi ảnh thành tensor, một cấu trúc dữ liệu quan trọng trong PyTorch. ToTensorV2 hỗ trợ tốt việc tích hợp giữa albumentations và PyTorch.
ToTensorV2 là một phép biến đổi từ albumentations giúp chuyển đổi ảnh thành tensor, một cấu trúc dữ liệu quan trọng trong PyTorch. ToTensorV2 hỗ trợ tốt việc tích hợp giữa albumentations và PyTorch.

import torch:

Thư viện torch là nền tảng của PyTorch, một framework học sâu phổ biến. Nó cung cấp các công cụ để tính toán số học, quản lý tensor (mảng nhiều chiều), và xây dựng các mô hình mạng neuron.

import torch.nn as nn:

torch.nn cung cấp các module và lớp để xây dựng mạng neuron (như các lớp Dense, Convolution, Activation, etc.). Ở đây, nó được rút ngắn tên thành nn để dễ sử dụng.

import torch.optim as optim:

torch.optim chứa các thuật toán tối ưu hóa (optimization algorithms) như SGD (Stochastic Gradient Descent), Adam, và nhiều thuật toán khác để cập nhật trọng số của mô hình trong quá trình huấn luyện.

from torch.utils.data import DataLoader:

DataLoader là một công cụ để tải dữ liệu theo từng lô (batch), hỗ trợ việc xáo trộn (shuffle) dữ liệu và chia thành các phần nhỏ để huấn luyện mô hình dễ dàng hơn.

from torchvision import datasets, transforms:

torchvision.datasets cung cấp các tập dữ liệu phổ biến có sẵn như CIFAR-10, ImageNet, MNIST.
torchvision.transforms là các phép biến đổi ảnh như thay đổi kích thước, cắt, xoay, hoặc chuẩn hóa ảnh, giúp tăng độ phong phú cho dữ liệu huấn luyện.

from torchvision.models import resnet50:

resnet50 là một kiến trúc mô hình ResNet50, rất phổ biến trong các bài toán nhận diện hình ảnh. Nó là một mạng neural sâu với 50 lớp và thường được sử dụng cho các bài toán phân loại hình ảnh.

import albumentations as A:

albumentations là một thư viện tăng cường dữ liệu (data augmentation) mạnh mẽ, thường được sử dụng trong xử lý ảnh. Nó hỗ trợ nhiều phép biến đổi như xoay, cắt, điều chỉnh ánh sáng, và nhiều phép biến đổi khác.

from albumentations.pytorch import ToTensorV2:

ToTensorV2 là một phép biến đổi từ albumentations giúp chuyển đổi ảnh thành tensor, một cấu trúc dữ liệu quan trọng trong PyTorch. ToTensorV2 hỗ trợ tốt việc tích hợp giữa albumentations và PyTorch.

Định nghĩa siêu tham số (hyperparameters):

batch_size = 64:batch_size xác định kích thước của mỗi lô dữ liệu. Mỗi lần huấn luyện mô hình, nó sẽ xử lý 64 mẫu dữ liệu cùng một lúc.
batch_size xác định kích thước của mỗi lô dữ liệu. Mỗi lần huấn luyện mô hình, nó sẽ xử lý 64 mẫu dữ liệu cùng một lúc.
num_epochs = 20:

batch_size = 64:

batch_size xác định kích thước của mỗi lô dữ liệu. Mỗi lần huấn luyện mô hình, nó sẽ xử lý 64 mẫu dữ liệu cùng một lúc.

num_epochs = 20:

num_epochs là số lần mô hình sẽ duyệt qua toàn bộ tập dữ liệu trong quá trình huấn luyện. Ở đây, mô hình sẽ được huấn luyện trong 20 lần duyệt.

learning_rate = 0.001:

learning_rate là tốc độ học (learning rate), kiểm soát mức độ thay đổi của trọng số sau mỗi bước huấn luyện. Giá trị 0.001 là một tốc độ học khá phổ biến trong nhiều mô hình học sâu.

eval_every = 5:

eval_every chỉ định sau bao nhiêu epochs thì mô hình sẽ được đánh giá (validation). Ở đây, mô hình sẽ được đánh giá sau mỗi 5 epochs.

Tóm lại, đoạn mã này nhập các thư viện cần thiết để xây dựng, huấn luyện và tối ưu hóa một mô hình học sâu (sử dụng PyTorch và ResNet50), đồng thời thiết lập các tham số cơ bản cho quá trình huấn luyện.

Các tham số trên hãy hiển thị dưới dạng table và giải thích và ví dụ thực tế

Dưới đây là bảng hiển thị các tham số (hyperparameters) trong đoạn mã kèm theo giải thích và ví dụ thực tế:

Tham số	Giá trị	Giải thích	Ví dụ thực tế
`batch_size`	64	Kích thước của mỗi lô dữ liệu. Đây là số lượng mẫu dữ liệu mà mô hình xử lý cùng một lúc trong mỗi lần cập nhật trọng số.	Nếu có 1000 bức ảnh, với `batch_size=64` , mỗi lần mô hình sẽ xử lý 64 ảnh cùng lúc. Sau khoảng 16 lần (1000/64), mô hình sẽ hoàn thành 1 lần duyệt toàn bộ dữ liệu.
`num_epochs`	20	Số lần mô hình duyệt qua toàn bộ tập dữ liệu để huấn luyện. Một epoch là khi mô hình đã xem qua toàn bộ tập dữ liệu một lần.	Với `num_epochs=20` , mô hình sẽ xem lại toàn bộ tập dữ liệu 20 lần trong quá trình huấn luyện. Điều này giúp mô hình học tốt hơn sau mỗi lần lặp lại.
`learning_rate`	0.001	Tốc độ học, cho biết mức độ mà trọng số của mô hình được điều chỉnh sau mỗi bước huấn luyện. Giá trị này kiểm soát mức thay đổi khi cập nhật trọng số.	Tốc độ học càng cao (ví dụ 0.01) thì mô hình thay đổi mạnh sau mỗi lần học, nhưng có thể dẫn đến mất ổn định. Giá trị nhỏ (0.0001) giúp mô hình học chậm nhưng ổn định hơn.
`eval_every`	5	Số epoch sau đó mô hình sẽ được đánh giá (validation). Điều này giúp theo dõi hiệu suất của mô hình theo định kỳ trong quá trình huấn luyện.	Với `eval_every=5` , sau mỗi 5 epoch, mô hình sẽ được đánh giá dựa trên tập dữ liệu validation để kiểm tra độ chính xác mà không cần đợi hoàn thành tất cả 20 epochs.

Ví dụ thực tế:

batch_size = 64:Khi huấn luyện mô hình phân loại hình ảnh, bạn có thể có một tập dữ liệu gồm 10.000 bức ảnh. Nếu batch_size = 64, mô hình sẽ xử lý 64 bức ảnh trong mỗi lô (batch). Điều này giúp giảm tải bộ nhớ, vì mô hình không cần xử lý toàn bộ tập dữ liệu cùng lúc.
Khi huấn luyện mô hình phân loại hình ảnh, bạn có thể có một tập dữ liệu gồm 10.000 bức ảnh. Nếu batch_size = 64, mô hình sẽ xử lý 64 bức ảnh trong mỗi lô (batch). Điều này giúp giảm tải bộ nhớ, vì mô hình không cần xử lý toàn bộ tập dữ liệu cùng lúc.
num_epochs = 20:Khi huấn luyện mô hình, bạn sẽ chạy dữ liệu qua mô hình nhiều lần để cải thiện độ chính xác. Giả sử trong lần đầu tiên, mô hình đạt 70% độ chính xác sau khi xem toàn bộ dữ liệu (1 epoch), nhưng sau 20 epoch, mô hình có thể đạt độ chính xác cao hơn, chẳng hạn 95%.
Khi huấn luyện mô hình, bạn sẽ chạy dữ liệu qua mô hình nhiều lần để cải thiện độ chính xác. Giả sử trong lần đầu tiên, mô hình đạt 70% độ chính xác sau khi xem toàn bộ dữ liệu (1 epoch), nhưng sau 20 epoch, mô hình có thể đạt độ chính xác cao hơn, chẳng hạn 95%.
learning_rate = 0.001:Khi huấn luyện mô hình nhận diện chữ viết tay, nếu tốc độ học quá cao (ví dụ, learning_rate = 0.01), mô hình có thể cập nhật quá nhanh, bỏ qua các mẫu quan trọng và không đạt được hiệu suất cao nhất. Với learning_rate = 0.001, mô hình sẽ học từ từ, tránh việc bỏ sót các chi tiết nhỏ.
Khi huấn luyện mô hình nhận diện chữ viết tay, nếu tốc độ học quá cao (ví dụ, learning_rate = 0.01), mô hình có thể cập nhật quá nhanh, bỏ qua các mẫu quan trọng và không đạt được hiệu suất cao nhất. Với learning_rate = 0.001, mô hình sẽ học từ từ, tránh việc bỏ sót các chi tiết nhỏ.
eval_every = 5:Sau mỗi 5 epoch, mô hình sẽ được đánh giá trên tập dữ liệu validation. Ví dụ, sau epoch thứ 5, mô hình có thể đạt 80% độ chính xác trên tập dữ liệu validation. Sau 10 epoch, mô hình có thể đạt được 85%, và bạn có thể quyết định dừng huấn luyện sớm nếu hiệu suất đủ tốt.
Sau mỗi 5 epoch, mô hình sẽ được đánh giá trên tập dữ liệu validation. Ví dụ, sau epoch thứ 5, mô hình có thể đạt 80% độ chính xác trên tập dữ liệu validation. Sau 10 epoch, mô hình có thể đạt được 85%, và bạn có thể quyết định dừng huấn luyện sớm nếu hiệu suất đủ tốt.

batch_size = 64:

Khi huấn luyện mô hình phân loại hình ảnh, bạn có thể có một tập dữ liệu gồm 10.000 bức ảnh. Nếu batch_size = 64, mô hình sẽ xử lý 64 bức ảnh trong mỗi lô (batch). Điều này giúp giảm tải bộ nhớ, vì mô hình không cần xử lý toàn bộ tập dữ liệu cùng lúc.

num_epochs = 20:

Khi huấn luyện mô hình, bạn sẽ chạy dữ liệu qua mô hình nhiều lần để cải thiện độ chính xác. Giả sử trong lần đầu tiên, mô hình đạt 70% độ chính xác sau khi xem toàn bộ dữ liệu (1 epoch), nhưng sau 20 epoch, mô hình có thể đạt độ chính xác cao hơn, chẳng hạn 95%.

learning_rate = 0.001:

Khi huấn luyện mô hình nhận diện chữ viết tay, nếu tốc độ học quá cao (ví dụ, learning_rate = 0.01), mô hình có thể cập nhật quá nhanh, bỏ qua các mẫu quan trọng và không đạt được hiệu suất cao nhất. Với learning_rate = 0.001, mô hình sẽ học từ từ, tránh việc bỏ sót các chi tiết nhỏ.

eval_every = 5:

Sau mỗi 5 epoch, mô hình sẽ được đánh giá trên tập dữ liệu validation. Ví dụ, sau epoch thứ 5, mô hình có thể đạt 80% độ chính xác trên tập dữ liệu validation. Sau 10 epoch, mô hình có thể đạt được 85%, và bạn có thể quyết định dừng huấn luyện sớm nếu hiệu suất đủ tốt.