PyTorch: это открытое программное обеспечение для машинного обучения, разработанное компанией Facebook. PyTorch также поддерживает различные типы нейронных сетей и обладает удобным интерфейсом для создания и обучения моделей.
Scikit-learn: это библиотека для машинного обучения на языке Python. Scikit-learn включает в себя множество алгоритмов машинного обучения, включая некоторые типы нейронных сетей, и упрощает процесс создания моделей и их оценки.
Конкретный выбор среды для работы зависит от конкретной задачи и личных предпочтений разработчика. Однако, все эти средства имеют обширную документацию и сообщества пользователей, которые могут помочь в процессе работы с ними.
Рассмотрим более подробно реализацию выше приведенных практических примеров в среде TensorFlow.
Пример кода «Распознавание цифр на изображениях».
Для распознавания цифр на изображениях мы можем использовать нейронную сеть с несколькими сверточными слоями и полносвязными слоями на основе библиотеки TensorFlow. Ниже приведена примерная реализация такой нейронной сети.
Первым шагом является импортирование необходимых модулей TensorFlow и загрузка данных для обучения и тестирования:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Загружаем данные MNIST
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()
Затем мы можем преобразовать данные в формат, подходящий для обучения нейронной сети, и нормализовать их.
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images / 255.0
Затем мы можем определить модель нейронной сети. В данном примере мы будем использовать нейронную сеть с тремя сверточными слоями, после каждого из которых применяется слой подвыборки (max pooling), и двумя полносвязными слоями. Выходной слой будет состоять из 10 нейронов, соответствующих классам цифр, и функцией активации softmax.
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
Затем мы можем скомпилировать модель, задав функцию потерь, оптимизатор и метрики для оценки качества модели.
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
После этого мы можем запустить процесс обучения, передав в модель данные для обучения и тестирования и указав количество эпох (итераций) и размер батча (количество примеров, обрабатываемых за одну итерацию).
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(test_images, test_labels))
Наконец, мы можем оценить качество модели на тестовых данных.
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy)
Результатом обучения нейросети для распознавания цифр на изображениях будет модель, которая способна принимать на вход изображение с рукописной цифрой и предсказывать, какая цифра на изображении изображена.
Этот код позволяет обучить нейросеть для распознавания объектов на изображениях, а именно для классификации изображений из набора CIFAR-10. Обученная нейросеть может быть использована для распознавания объектов на других изображениях, которые не были использованы в обучающей выборке. Для этого достаточно подать изображение на вход нейросети и получить ответ в виде вероятности принадлежности к каждому из классов.
Для проверки точности модели можно использовать тестовый набор изображений с известными метками (т.е. правильными ответами) и сравнивать предсказания модели с этими метками. Чем выше точность модели на тестовых данных, тем более успешно она справляется с задачей распознавания цифр.
После обучения модели ее можно использовать для распознавания цифр на новых изображениях, например, в приложении для считывания рукописных цифр на почтовых индексах, на банковских чеках или в других сферах, где требуется автоматическое распознавание цифр.
2. Пример кода «Автоматическое распознавание речи».
Для реализации второго примера в среде TensorFlow нам понадобится набор данных CIFAR-10, который можно загрузить с помощью встроенной функции TensorFlow.
Набор CIFAR-10 содержит 60000 цветных изображений размером 32х32 пикселя, разделенных на 10 классов. Для обучения нейросети мы будем использовать 50000 изображений, а для тестирования – оставшиеся 10000.
Вот как выглядит реализация второго примера в TensorFlow:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# Определение архитектуры нейросети
model = keras.Sequential(
[
