Kaip importuoti iš anksto apmokytą modelį į „PyTorch“?

Šiame tinklaraštyje apžvelgsime du būdus, kaip importuoti iš anksto paruoštą modelį į „PyTorch“.

Kaip importuoti iš anksto apmokytą modelį „PyTorch“ naudojant „Torchvision“?

„ deglo vizija “ biblioteka gali būti naudojama iš anksto paruoštiems modeliams importuoti į PyTorch. Tai yra pirminio ' deglas “ biblioteka ir jame yra anksčiau sudarytų duomenų rinkinių ir apmokytų modelių funkcijos. Ši biblioteka suteikia vartotojams galimybę iškviesti modelius, kurie buvo apmokyti naudojant didelį duomenų rinkinį. Šie iš anksto parengti modeliai gali būti taikomi naujiems duomenims ir gali pateikti teisingas išvadas, nereikalaujant ilgų ir nevaldomų mokymo kilpų.

Atlikite toliau nurodytus veiksmus, kad sužinotumėte, kaip importuoti iš anksto paruoštą modelį į PyTorch naudojant Torchvision:

1 veiksmas: atidarykite „Google Colab“.
Eikite į Kolaboratoriją Interneto svetainė sukūrė „Google“ ir paleiskite „ Naujas bloknotas “ Norėdami pradėti projektą:

2 veiksmas: importuokite būtinas bibliotekas
Nustačius Colab IDE, pirmiausia reikia įdiegti ir importuoti projektui reikalingas bibliotekas:

Aukščiau pateiktas kodas veikia taip:

• „ pip 'Python' paketo diegimo programa naudojama įdiegti ' deglas “ biblioteka.
• Toliau „ importuoti ” komanda naudojama bibliotekai importuoti į „Colab“ projektą.
• Tada ' deglo vizija “ biblioteka yra importuojama į projektą. Čia yra duomenų rinkinių ir modelių funkcijos.
• „ torchvision.modelis “ modulyje yra įvairių iš anksto paruoštų modelių, tokių kaip liekamojo neuroninio tinklo modeliai. ResNet “:

3 veiksmas: importuokite iš anksto apmokytą modelį
Importuokite iš anksto paruoštą modelį, išsaugotą pakete „torchvision.models“, naudodami toliau pateiktą kodo eilutę:

Aukščiau pateikta kodo eilutė veikia taip:

• Apibrėžkite kintamąjį ir suteikite jam tinkamą nuorodą, pvz., „Iš anksto apmokytas_modelis“ .
• Naudoti „torchvision.models“ modulį, kad pridėtumėte ' ResNet ' modelis.
• Pridėkite ' rimtas50 “ modelį ir nustatykite “ pretraained=Tiesa “ kaip argumentas:

Tada peržiūrėkite iš anksto paruoštą modelį kaip išvestį naudodami „print()“ metodą:

Pastaba : galite pasiekti mūsų „Colab“ bloknotą, kuriame išsamiai aprašyta, kaip importuoti iš anksto paruoštą „PyTorch“ modelį naudojant „torchvision“ nuoroda .

Kaip importuoti iš anksto apmokytą PyTorch modelį iš Hugging Face duomenų bazės?

Kitas būdas importuoti iš anksto paruoštą modelį yra gauti jį iš Hugging Face platformos. Hugging Face yra viena iš populiariausių internetinių duomenų bazių, skirtų iš anksto parengtiems modeliams ir dideliems duomenų rinkiniams, prieinamiems duomenų mokslininkams ir programuotojams.

Atlikite toliau nurodytus veiksmus, kad importuotumėte iš anksto paruoštą PyTorch modelį iš Hugging Face Dataset:

1 veiksmas: paleiskite „Colab“ bloknotą ir įdiekite bei importuokite reikalingas bibliotekas
Pirmiausia reikia paleisti bloknotą „Colab IDE“ ir įdiegti bibliotekas naudojant „ pip “ paketų diegimo programą ir importuokite juos naudodami „ importuoti “ komanda:

Šiam projektui reikalingos šios bibliotekos

• „ deglas biblioteka yra pagrindinė PyTorch biblioteka.
• „ transformatoriai bibliotekoje yra Hugging Face funkcijos, modeliai ir duomenų rinkiniai:

2 veiksmas: importuokite modelį iš apsikabinančio veido
Šiame pavyzdyje modelis, kurį reikia importuoti iš „ Apkabinantis Veidas “ duomenų bazę rasite čia nuoroda . Naudoti ' AutoModel.from_pretrained() “ būdas importuoti iš anksto paruoštą modelį iš Hugging Face, kaip parodyta toliau:

Aukščiau pateiktas kodas veikia taip:

• Nukopijuokite modelio pavadinimą iš jo svetainės Hugging Face platformoje ir priskirkite jį „ iš anksto apmokytas_modelio_vardas “ kintamasis sistemoje Colab.
• Tada naudokite „ AutoModel.from_pretrained() “ metodą ir kaip argumentą įveskite modelio pavadinimo kintamąjį.
• Galiausiai naudokite 'spausdinti () “ metodas importuotam modeliui parodyti išvestyje.

Iš anksto paruoštas modelis, importuotas iš Hugging Face, parodys toliau pateiktą išvestį:

Pastaba : galite pasiekti mūsų „Colab“ bloknotą, kuriame išsamiai aprašoma, kaip importuoti iš anksto paruoštą modelį iš „Hugging Face“ šiuo adresu nuoroda .

Pro-Tip

Hugging Face yra vertingas didelių duomenų rinkinių ir sudėtingų modelių rinkinys, kurį visi gali nemokamai naudoti gilaus mokymosi projektuose. Taip pat galite įkelti savo duomenų rinkinius, kad galėtų juos naudoti, o platforma pritaikyta bendradarbiauti tarp duomenų mokslininkų ir kūrėjų visame pasaulyje.

Sėkmė! Mes parodėme, kaip importuoti iš anksto paruoštą PyTorch modelį naudojant torchvision biblioteką arba iš Hugging Face duomenų bazės naudojant transformatorių biblioteką.

Išvada

Norėdami importuoti iš anksto paruoštą modelį į „PyTorch“, vartotojai gali naudoti „torchvision“ biblioteką arba „Hugging Face“ internetinę duomenų bazę naudodami „Google Colab“ transformatorių biblioteką. Šie iš anksto parengti modeliai naudojami siekiant išvengti brangaus laiko ir aparatinės įrangos išteklių švaistymo treniruotėms ir pradėti tiesiogiai tikrinti naujus duomenis, kad būtų galima padaryti patikimas išvadas. Šiame tinklaraštyje parodėme du būdus, kaip importuoti iš anksto paruoštus modelius į „PyTorch“.