# 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 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 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:
batch_size = 64:
num_epochs = 20:
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.
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.
|
batch_size = 64:
num_epochs = 20:
learning_rate = 0.001:
eval_every = 5:
Leave A Comment