यह ब्लॉग चर्चा करेगा कि कैसे ' यादृच्छिक मिटाना ” विधि PyTorch में काम करती है।
PyTorch में 'रैंडम इरेज़िंग' विधि का उपयोग क्यों किया जाता है?
छवियों से डेटा का यादृच्छिक निष्कासन छवि विश्लेषण मॉडल के प्रशिक्षण के लिए एक समस्या प्रस्तुत करता है क्योंकि उन्हें अपर्याप्त डेटा के अनुकूल होने के लिए मजबूर किया जाता है। यह वास्तविक दुनिया के कार्यों के लिए एक मॉडल तैयार करता है जहां पूरा डेटा हमेशा मौजूद नहीं होता है। मॉडल सभी प्रकार के डेटा से निष्कर्ष निकालने और परिणाम प्रदर्शित करने में सक्षम होने में कहीं बेहतर हो जाता है। हटाने के लिए पिक्सेल का चयन यादृच्छिक है इसलिए पूर्वाग्रह का कोई परिचय नहीं है और परिणामी छवि का उपयोग प्रशिक्षण के दौरान इनपुट डेटा के रूप में किया जाता है।
PyTorch में 'रैंडम इरेज़िंग' विधि कैसे काम करती है?
वास्तविक अनुप्रयोगों को संभालने के लिए गहन शिक्षण मॉडल को बेहतर ढंग से सुसज्जित करने के लिए रैंडम इरेज़िंग विधि का उपयोग किया जाता है। अपने डेटा प्रबंधन को बढ़ाने और अनुमान क्षमताओं में सुधार करने के लिए अपने PyTorch प्रोजेक्ट्स में इसका उपयोग करने का तरीका जानने के लिए नीचे दिए गए चरणों का पालन करें:
चरण 1: सहयोगात्मक आईडीई सेट करें
Google Colab PyTorch फ्रेमवर्क का उपयोग करके AI मॉडल के विकास के लिए एक आदर्श विकल्प है। सहयोगात्मक पर नेविगेट करें वेबसाइट और लॉन्च करें ' नई नोटबुक ”:
चरण 2: आवश्यक पुस्तकालय आयात करें
उपयोग ' !पिप लाइब्रेरी स्थापित करने और 'का उपयोग करने के लिए पायथन द्वारा प्रदान किया गया पैकेज इंस्टॉलर' आयात 'उन्हें प्रोजेक्ट में आयात करने का आदेश:
आयात मशालआयात टॉर्चविज़न. बदल देती है जैसा टी
से जनहित याचिका आयात छवि
आयात matplotlib. pyplot जैसा पठार
दिए गए कोड का विवरण इस प्रकार है:
- आयात करें ' मशाल 'पुस्तकालय का उपयोग' आयात ' आज्ञा।
- “ टॉर्चविजन.परिवर्तन ” पैकेज में रैंडम इरेज़िंग के लिए परिवर्तन शामिल हैं।
- “ जनहित याचिका 'पायथन छवि पुस्तकालय है और इसमें छवियों को संसाधित करने की कार्यक्षमता शामिल है।
- “ matplotlib.pyplot 'लाइब्रेरी का उपयोग मूल और रूपांतरित छवियों को देखने के लिए किया जाता है:
चरण 3: इनपुट छवि अपलोड करें
फ़ाइल अनुभाग में छवि अपलोड करें:
इसके बाद, 'का उपयोग करके इनपुट छवि लोड करें खुला() 'छवि' मॉड्यूल की विधि:
छवि = छवि। खुला ( 'a2.jpeg' )चरण 4: परिवर्तन करने के लिए परिवर्तन निर्दिष्ट करें
अब, परिभाषित करें ' यादृच्छिक मिटाना ट्रांसफार्मर जो छवि को उसके यादृच्छिक आयताकार क्षेत्र का चयन करके और उसके पिक्सल को मिटाकर बदल देगा। इसके अलावा, 'का उपयोग करके इनपुट छवि को टॉर्च सेंसर में परिवर्तित करें' टूटेन्सर() 'विधि यदि यह एक पीआईएल छवि है और फिर इसे' के माध्यम से वापस पीआईएल छवि में परिवर्तित करें ToPILImage() ”:
परिवर्तन = टीएस. लिखें ( [ टीएस. टूटेन्सर ( ) , टीएस. यादृच्छिक मिटाना ( पी = 0.5 , पैमाना = ( 0.02 , 0.33 ) , अनुपात = ( 0.3 , 3.3 ) , कीमत = 0 , जगह में = असत्य ) , टीएस. ToPILIछवि ( ) ] )उपरोक्त में प्रयुक्त पैरामीटर ' यादृच्छिक मिटाना ट्रांसफार्मर को नीचे समझाया गया है:
- पी: यह इस संभावना का प्रतिनिधित्व करता है कि यादृच्छिक वृद्धि ऑपरेशन हासिल किया जाएगा।
- पैमाना: यह इनपुट छवि के मिटाए गए क्षेत्र की सीमा को इंगित करता है।
- अनुपात: यह मिटाए गए क्षेत्र के पहलू अनुपात को दर्शाता है।
- कीमत: यह मिटाने का मान निर्दिष्ट करता है जो डिफ़ॉल्ट रूप से '0' है। यदि यह एक पूर्णांक है तो यह सभी पिक्सेल हटा देता है, और यदि यह तीन पूर्णांक वाला टुपल है तो यह क्रमशः आर, जी और बी चैनल हटा देता है।
- जगह में: यह एक 'बूलियन' मान है जो दिए गए यादृच्छिक मिटाने वाले ट्रांसफार्मर को स्थान पर बनाता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, यह 'झूठा' है।
चरण 5: आउटपुट छवियाँ लेने के लिए डिक्शनरी कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग करें
चार आउटपुट छवियां लेने के लिए शब्दकोश समझ अवधारणा का उपयोग करें:
इमेजिस = [ परिवर्तन ( छवि ) के लिए _ में श्रेणी ( 4 ) ]चरण 6: चार आउटपुट छवियाँ प्रदर्शित करें
अंत में, नीचे दिए गए कोड ब्लॉक की सहायता से चार आउटपुट छवियां प्रदर्शित करें:
अंजीर = पीएलटी. आकृति ( अंजीर का आकार = ( 7 , 4 ) )पंक्तियों , कॉलम = 2 , 2
के लिए जे में श्रेणी ( 0 , केवल ( इमेजिस ) ) :
अंजीर। add_subplot ( पंक्तियों , कॉलम , जे+ 1 )
पीएलटी. imshow ( इमेजिस [ जे ] )
पीएलटी. xticks ( [ ] )
पीएलटी. yticks ( [ ] )
पीएलटी. दिखाओ ( )
उपरोक्त कोड विवरण इस प्रकार है:
- लागू करें ' plt.चित्रा() निर्दिष्ट चौड़ाई और ऊंचाई की चार छवियों को प्लॉट करने की विधि।
- फिर, चार छवियों को समायोजित करने के लिए विशिष्ट पंक्तियाँ और कॉलम निर्दिष्ट करें।
- उसके बाद एक 'फॉर' लूप आरंभ करें जो 'लागू होता है' सबप्लॉट() सबप्लॉट को परिभाषित करने की विधि, छवियों को दिखाने के लिए “शो ()” विधि, और “ plt.xticks() ' साथ ही ' plt.yticks() x और y-अक्ष के वर्तमान टिक स्थान और लेबल सेट करने के लिए।
- अंत में, 'का उपयोग करें plt.शो() 'छवियों को आउटपुट पर प्रिंट करने की विधि:
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प्रो टिप
'का एक प्रमुख उपयोग यादृच्छिक मिटाना PyTorch परियोजनाओं में विधि सुरक्षा है। इसका उपयोग संवेदनशील छवियों से पिक्सेल हटाने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि कुछ व्यापारिक रहस्य या कुछ और मूल्यवान सामग्री वाली छवियां। इस मिटाने के लिए विशिष्ट यादृच्छिक फ़ंक्शन केवल मूल उपयोगकर्ता को ही पता होगा और केवल उपयोगकर्ता ही मिटाई गई छवियों को उनके मूल संस्करण में वापस लाने में सक्षम होगा।
सफलता! हमने दिखाया है कि PyTorch में रैंडम इरेज़िंग विधि कैसे काम करती है।
निष्कर्ष
“ यादृच्छिक मिटाना मॉडल को बेहतर ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए PyTorch में विधि एक छवि से यादृच्छिक पिक्सेल को हटाकर और वास्तविक दुनिया के परिदृश्य की नकल करके काम करती है। यह मॉडल को अपूर्ण डेटा से गुणवत्ता निष्कर्ष निकालने के लिए विभिन्न प्रकार के डेटा को संभालने में अधिक कुशल बना देगा। हमने दर्शाया है कि 'का उपयोग कैसे करें' यादृच्छिक मिटाना PyTorch में विधि।