آموزش کار با TensorFlow و PyTorch در دیپ لرنینگ

سفر هیجان انگیز شما به دنیای دیپ لرنینگ با TensorFlow و PyTorch!

احتمالاً شما هم مثل خیلی از افراد دیگه اسم دیپ لرنینگ به گوشتون خورده و کنجکاو شدین که بدونین دقیقاً چه خبره و چطور می تونین وارد این دنیای جذاب بشین. خبر خوب اینه که جای درستی اومدین! این مقاله قراره یه راهنمای دوستانه و کاربردی باشه برای شروع یادگیری دیپ لرنینگ با دو تا از محبوب ترین ابزارهاش : TensorFlow و PyTorch. نگران نباشید قرار نیست با اصطلاحات پیچیده و فرمول های سرگیجه آور بترسونیمتون. هدف ما در این دوره Deep Learning اینه که دیپ لرنینگ رو براتون قابل فهم و لذت بخش کنیم.

تصور کنید می خواهید به یک دوست جدید یه مهارت جالب یاد بدین. مطمئناً از همون اول با اصطلاحات تخصصی و مباحث پیشرفته شروع نمی کنید. اول یه دید کلی میدین بعد کم کم جزئیات رو اضافه می کنین و با مثال های ساده و قابل فهم مطلب رو براش روشن می کنید. ما هم توی این مقاله دقیقاً همین روش رو پیش می گیریم.

چرا دیپ لرنینگ اینقدر مهمه؟

قبل از اینکه بریم سراغ TensorFlow و PyTorch بد نیست یه کم بیشتر در مورد خود دیپ لرنینگ صحبت کنیم. شاید باورتون نشه ولی دیپ لرنینگ داره زندگی ما رو به شکل های مختلفی تغییر میده. از تشخیص چهره توی گوشی های هوشمند گرفته تا پیشنهاد فیلم و سریال توی پلتفرم های استریمینگ از خودروهای خودران تا دستیارهای صوتی هوشمند مثل سیری و الکسا همه جا ردپای دیپ لرنینگ دیده میشه.

دیپ لرنینگ در واقع زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هست که به کامپیوترها یاد میده از داده ها یاد بگیرن و بدون اینکه به صراحت برنامه ریزی شده باشن تصمیم گیری کنن و مسائل رو حل کنن. قدرت دیپ لرنینگ توی توانایی اش برای تحلیل حجم عظیمی از داده ها و پیدا کردن الگوهای پنهان توی اون هاست. این الگوها می تونن خیلی پیچیده باشن جوری که انسان ها به تنهایی قادر به کشفشون نباشن.

TensorFlow و PyTorch : قهرمانان میدان دیپ لرنینگ

حالا که فهمیدیم دیپ لرنینگ چقدر مهمه بریم سراغ ابزارهای اصلی این کار : TensorFlow و PyTorch. این دو تا فریم ورک مثل دو تا دوست صمیمی هستن که هر کدوم نقاط قوت و ضعف خودشون رو دارن ولی هدف هر دوشون کمک به شما برای ساخت و آموزش مدل های دیپ لرنینگه.

TensorFlow ساخته شده توسط گوگل :

TensorFlow یه فریم ورک قدرتمند و جامع هست که توسط گوگل توسعه داده شده و به عنوان یکی از محبوب ترین و پرکاربردترین فریم ورک های دیپ لرنینگ شناخته میشه. TensorFlow به خاطر مقیاس پذیری بالا و پشتیبانی قوی از محیط های مختلف (از جمله CPU GPU و TPU) معروفه. این یعنی شما می تونید مدل های دیپ لرنینگ رو با TensorFlow روی دستگاه های مختلف از لپ تاپ شخصی گرفته تا سرورهای بزرگ و حتی دستگاه های موبایل اجرا کنید.

PyTorch محصولی از فیسبوک (متا) :

PyTorch هم یه فریم ورک دیپ لرنینگ دیگه هست که به سرعت محبوبیت زیادی پیدا کرده. PyTorch به خاطر انعطاف پذیری بالا سهولت استفاده و جامعه کاربری فعال شناخته میشه. PyTorch به ویژه بین محققان و دانشجویان دیپ لرنینگ طرفدار داره چون یادگیری و استفاده ازش نسبتاً آسونه و برای نمونه سازی سریع مدل ها خیلی مناسبه.

انتخاب بین TensorFlow و PyTorch : کدوم یکی برای شما مناسب تره؟

شاید الان از خودتون بپرسید که خب کدوم یکی از این دو تا فریم ورک رو باید یاد بگیرم؟ راستش رو بخواین هیچ جواب درست یا غلطی وجود نداره. انتخاب بین TensorFlow و PyTorch بستگی به نیازها و ترجیحات شخصی شما داره.

اگر…

• به دنبال یه فریم ورک قوی و صنعتی هستید که توی محیط های production عملکرد خوبی داشته باشه TensorFlow گزینه مناسب تریه.
• به انعطاف پذیری سهولت استفاده و سرعت نمونه سازی اهمیت میدین PyTorch انتخاب بهتریه.
• تازه کار هستید و می خواهید یه فریم ورک رو سریع یاد بگیرین PyTorch معمولاً آسون تر به نظر میرسه.
• به جامعه کاربری بزرگ و منابع آموزشی فراوان نیاز دارید هر دو فریم ورک جوامع کاربری فعال و منابع آموزشی زیادی دارن اما TensorFlow به دلیل قدمت بیشتر منابع آموزشی متنوع تری داره.

پیشنهاد دوستانه : به نظر ما یادگیری هر دو فریم ورک می تونه خیلی ارزشمند باشه. شروع با PyTorch به دلیل سهولت استفاده و یادگیری سریع می تونه نقطه شروع خوبی باشه. بعد از اینکه با مفاهیم پایه دیپ لرنینگ با PyTorch آشنا شدین می تونید سراغ TensorFlow هم برید و از قدرت و مقیاس پذیری اون هم بهره ببرید. در نهایت انتخاب فریم ورک مناسب بسته به پروژه و نیازهای خاص شما متغیره.

شروع کار با TensorFlow : اولین قدم ها

خب بریم سراغ اصل مطلب و شروع کنیم به یادگیری TensorFlow. برای شروع کار با TensorFlow اولین قدم نصب این فریم ورک هست. خوشبختانه نصب TensorFlow خیلی آسونه و بسته به سیستم عامل و سخت افزارتون روش های مختلفی برای نصب وجود داره.

نصب TensorFlow :

1. پیش نیازها : قبل از نصب TensorFlow مطمئن بشید که پایتون روی سیستم شما نصب شده باشه. TensorFlow با نسخه های مختلف پایتون سازگاری داره ولی توصیه میشه از نسخه های جدیدتر پایتون (مثل پایتون ۳.۸ به بالا) استفاده کنید. همچنین توصیه میشه از pip مدیر بسته پایتون برای نصب TensorFlow استفاده کنید.
2. نصب با pip : ساده ترین راه برای نصب TensorFlow استفاده از pip هست. کافیه ترمینال یا خط فرمان رو باز کنید و دستور زیر رو اجرا کنید :

1. pip install tensorflow

 

این دستور نسخه CPU-only TensorFlow رو نصب می کنه. اگر کارت گرافیک NVIDIA دارید و می خواهید از قدرت GPU برای آموزش مدل های دیپ لرنینگ استفاده کنید باید نسخه GPU-enabled TensorFlow رو نصب کنید. برای این کار باید درایورهای CUDA و cuDNN رو نصب کرده باشید و بعد دستور زیر رو اجرا کنید :

 pip install tensorflow-gpu

 

نکته مهم : نصب نسخه GPU-enabled TensorFlow ممکنه کمی پیچیده تر باشه و نیاز به نصب درایورهای CUDA و cuDNN داشته باشه. اگر تازه کار هستید پیشنهاد می کنیم اول با نسخه CPU-only شروع کنید و بعداً که حرفه ای تر شدین سراغ نسخه GPU-enabled برید.

1. تایید نصب : بعد از نصب TensorFlow برای اینکه مطمئن بشید نصب به درستی انجام شده می تونید یه برنامه پایتون ساده بنویسید و TensorFlow رو import کنید. یه فایل پایتون به نام test_tensorflow.py ایجاد کنید و کد زیر رو داخلش بنویسید :

1. import tensorflow as tf
3. print(tf.__version__)

 

بعد این فایل رو اجرا کنید :

 python test_tensorflow.py

 

اگر نسخه TensorFlow نصب شده روی سیستم شما نمایش داده شد به این معنیه که نصب با موفقیت انجام شده و شما آماده اید که با TensorFlow کار کنید!

شروع کار با PyTorch : اولین قدم ها

حالا بریم سراغ PyTorch. نصب PyTorch هم مثل TensorFlow خیلی آسونه و از طریق pip انجام میشه.

نصب PyTorch :

1. پیش نیازها : PyTorch هم مثل TensorFlow به پایتون نیاز داره. مطمئن بشید که پایتون و pip روی سیستم شما نصب شده باشن.
2. نصب با pip : برای نصب PyTorch به وب سایت رسمی PyTorch (https : //pytorch.org/) برید و بخش “Get Started” رو پیدا کنید. توی این بخش باید سیستم عامل پکیج منیجر (pip) زبان برنامه نویسی (Python) و نسخه CUDA (اگر کارت گرافیک NVIDIA دارید) رو انتخاب کنید. بعد از انتخاب این موارد دستور نصب مربوط به سیستم شما نمایش داده میشه. این دستور رو کپی کنید و توی ترمینال یا خط فرمان اجرا کنید.

به عنوان مثال برای نصب نسخه CPU-only PyTorch روی لینوکس با pip دستور زیر رو اجرا کنید :

 pip install torch torchvision torchaudio

 

اگر کارت گرافیک NVIDIA دارید و می خواهید از GPU استفاده کنید باید نسخه CUDA رو هم انتخاب کنید و دستور نصب مربوط به اون رو اجرا کنید.

1. تایید نصب : برای تایید نصب PyTorch یه فایل پایتون به نام test_pytorch.py ایجاد کنید و کد زیر رو داخلش بنویسید :

1. import torch
3. print(torch.__version__)

 

بعد این فایل رو اجرا کنید :

 python test_pytorch.py

 

اگر نسخه PyTorch نصب شده روی سیستم شما نمایش داده شد نصب با موفقیت انجام شده و شما آماده اید که با PyTorch کار کنید!

مفاهیم کلیدی در TensorFlow و PyTorch : گام های بعدی

خب حالا که TensorFlow و PyTorch رو نصب کردیم باید با مفاهیم کلیدی این فریم ورک ها آشنا بشیم. خبر خوب اینه که مفاهیم پایه دیپ لرنینگ توی هر دو فریم ورک تقریباً یکسانه فقط نحوه پیاده سازی و استفاده از اون ها ممکنه کمی متفاوت باشه.

مفاهیم مشترک :

• تنسورها (Tensors) : تنسورها بلوک های سازنده اصلی داده ها در دیپ لرنینگ هستن. تنسورها آرایه های چندبعدی هستن که می تونن اعداد متن تصاویر و هر نوع داده دیگه ای رو ذخیره کنن. در TensorFlow و PyTorch تنسورها نقش اساسی رو در محاسبات و آموزش مدل های دیپ لرنینگ ایفا می کنن.
• گراف محاسباتی (Computational Graph) : گراف محاسباتی یه نمایش بصری از محاسبات ریاضی هست که برای آموزش مدل های دیپ لرنینگ استفاده میشه. گراف محاسباتی شامل گره ها (nodes) و یال ها (edges) هست. گره ها عملیات ریاضی (مثل جمع ضرب تابع فعال سازی و غیره) رو نشون میدن و یال ها جریان داده بین گره ها رو مشخص می کنن. TensorFlow به طور پیش فرض از گراف محاسباتی ایستا (static) استفاده می کنه در حالی که PyTorch از گراف محاسباتی پویا (dynamic) استفاده می کنه. این تفاوت یکی از تفاوت های کلیدی بین TensorFlow و PyTorch هست.
• شبکه های عصبی (Neural Networks) : شبکه های عصبی مدل های محاسباتی هستن که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شدن. شبکه های عصبی از لایه های مختلفی از نورون ها تشکیل شدن که به هم متصل هستن. هر نورون یه واحد پردازش اطلاعات هست که ورودی ها رو دریافت می کنه یه سری محاسبات روی اون ها انجام میده و خروجی رو تولید می کنه. با تنظیم وزن ها و بایاس های نورون ها شبکه های عصبی می تونن الگوهای پیچیده رو از داده ها یاد بگیرن.
• توابع فعال سازی (Activation Functions) : توابع فعال سازی توابعی هستن که به نورون های شبکه عصبی اضافه میشن تا رفتار غیرخطی به مدل بدن. بدون توابع فعال سازی شبکه های عصبی فقط می تونن روابط خطی رو یاد بگیرن در حالی که بیشتر مسائل دنیای واقعی غیرخطی هستن. توابع فعال سازی مختلفی وجود داره مثل ReLU Sigmoid Tanh و غیره که هر کدوم ویژگی های خاص خودشون رو دارن.
• تابع زیان (Loss Function) : تابع زیان یه تابع ریاضی هست که میزان خطا یا اشتباه مدل رو در پیش بینی داده ها اندازه گیری می کنه. هدف از آموزش مدل دیپ لرنینگ کمینه کردن مقدار تابع زیان هست. هر چقدر مقدار تابع زیان کمتر باشه مدل عملکرد بهتری داره. توابع زیان مختلفی برای مسائل مختلف وجود داره مثل Cross-entropy loss برای مسائل دسته بندی و Mean Squared Error loss برای مسائل رگرسیون.
• بهینه ساز (Optimizer) : بهینه ساز یه الگوریتم هست که برای به روزرسانی وزن ها و بایاس های شبکه عصبی در طول آموزش استفاده میشه. بهینه ساز با استفاده از گرادیان تابع زیان وزن ها و بایاس ها رو به سمتی تغییر میده که تابع زیان کمینه بشه. بهینه سازهای مختلفی وجود داره مثل Adam SGD RMSprop و غیره که هر کدوم ویژگی های خاص خودشون رو دارن.

تفاوت های کلیدی بین TensorFlow و PyTorch :

• گراف محاسباتی ایستا در مقابل گراف محاسباتی پویا : همونطور که قبلاً گفتیم TensorFlow از گراف محاسباتی ایستا و PyTorch از گراف محاسباتی پویا استفاده می کنه. در گراف محاسباتی ایستا گراف محاسباتی قبل از شروع آموزش مدل تعریف میشه و در طول آموزش تغییر نمی کنه. در گراف محاسباتی پویا گراف محاسباتی به صورت پویا و در حین اجرای برنامه ساخته میشه. گراف محاسباتی پویا انعطاف پذیری بیشتری رو برای ساخت مدل های پیچیده و تغییر ساختار مدل در حین آموزش فراهم می کنه.
• سهولت استفاده و یادگیری : PyTorch معمولاً به عنوان فریم ورکی با سهولت استفاده و یادگیری بیشتر شناخته میشه. سینتکس PyTorch به پایتون نزدیک تره و برای تازه کارها و محققان دیپ لرنینگ آسون تر به نظر میرسه. TensorFlow هم توی نسخه های جدیدترش (به ویژه TensorFlow ۲.x) تلاش کرده که رابط کاربری ساده تر و کاربرپسندتری رو ارائه بده.
• جامعه کاربری و منابع آموزشی : هر دو فریم ورک جوامع کاربری فعال و منابع آموزشی زیادی دارن. TensorFlow به دلیل قدمت بیشتر منابع آموزشی متنوع تری داره ولی PyTorch هم به سرعت داره منابع آموزشی خودش رو گسترش میده. هر دو فریم ورک مستندات رسمی خوبی دارن و انجمن های آنلاین فعالی دارن که می تونید سوالاتتون رو اونجا مطرح کنید و از کمک دیگران استفاده کنید.

ساخت اولین مدل دیپ لرنینگ با TensorFlow و PyTorch : دست به کار بشیم!

خب تئوری کافیه! وقتشه که دست به کار بشیم و اولین مدل دیپ لرنینگ خودمون رو با TensorFlow و PyTorch بسازیم. ما یه مثال ساده از دسته بندی تصاویر رو انتخاب کردیم که یه مسئله رایج توی دیپ لرنینگ هست. فرض کنید می خواهیم یه مدل دیپ لرنینگ بسازیم که بتونه تصاویر گربه ها و سگ ها رو از هم تشخیص بده.

ساخت مدل دسته بندی تصاویر با TensorFlow :

1. وارد کردن کتابخانه های مورد نیاز : اول از همه باید کتابخانه های مورد نیاز رو وارد کنیم. ما به TensorFlow و همچنین کتابخانه keras نیاز داریم که یه API سطح بالا برای ساخت و آموزش مدل های دیپ لرنینگ در TensorFlow هست.

1. import tensorflow as tf
2. from tensorflow import keras

 

1. بارگیری مجموعه داده : ما از مجموعه داده CIFAR-۱۰ استفاده می کنیم که شامل ۶۰۰۰۰ تصویر رنگی ۳۲x۳۲ هست که به ۱۰ دسته مختلف (مثل هواپیما خودرو پرنده گربه سگ و غیره) تقسیم شدن. ما فقط دسته های گربه و سگ رو انتخاب می کنیم.

1. (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar۱۰.load_data()
3. # فیلتر کردن داده ها برای دسته های گربه (۳) و سگ (۵)
4. train_filter = np.where((y_train==۳) | (y_train==۵))
5. test_filter = np.where((y_test==۳) | (y_test==۵))
6. x_train, y_train = x_train[train_filter], y_train[train_filter]
7. x_test, y_test = x_test[test_filter], y_test[test_filter]
9. # تبدیل برچسب ها به باینری (۰ برای گربه ۱ برای سگ)
10. y_train = np.where(y_train==۳, ۰, ۱)
11. y_test = np.where(y_test==۳, ۰, ۱)

 

1. پیش پردازش داده ها : تصاویر رو به مقیاس ۰ تا ۱ نرمال سازی می کنیم.

1. x_train = x_train.astype(‘float۳۲’) / ۲۵۵.۰
2. x_test = x_test.astype(‘float۳۲’) / ۲۵۵.۰

 

1. ساخت مدل : یه مدل شبکه ی عصبی کانولوشنال (CNN) ساده می سازیم.

1. model = keras.Sequential([
2. layers.Conv۲D(۳۲, (۳, ۳), activation=’relu’, input_shape=(۳۲, ۳۲, ۳)),
3. layers.MaxPooling۲D((۲, ۲)),
4. layers.Conv۲D(۶۴, (۳, ۳), activation=’relu’),
5. layers.MaxPooling۲D((۲, ۲)),
6. layers.Flatten(),
7. layers.Dense(۱۰, activation=’softmax’) # لایه خروجی با ۱۰ کلاس
8. ])

 

1. کامپایل مدل : مدل رو با بهینه ساز تابع زیان و معیار ارزیابی کامپایل می کنیم.

1. compile(optimizer=’adam’,
2. loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
3. metrics=[‘accuracy’])

 

1. آموزش مدل : مدل رو با داده های آموزشی آموزش میدیم.

1. fit(x_train, y_train, epochs=۱۰)

 

1. ارزیابی مدل : عملکرد مدل رو روی داده های آزمایشی ارزیابی می کنیم.

1. test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=۲)
3. print(‘nTest accuracy : ‘, test_acc)

 

ساخت مدل دسته بندی تصاویر با PyTorch :

1. وارد کردن کتابخانه های مورد نیاز :

1. import torch
2. import torchvision
3. import torchvision.transforms as transforms
4. import torch.nn as nn
5. import torch.nn.functional as F
6. import torch.optim as optim

 

1. بارگیری مجموعه داده و پیش پردازش :

1. transform = transforms.Compose(
2. [transforms.ToTensor(),
3. Normalize((۰.۵, ۰.۵, ۰.۵), (۰.۵, ۰.۵, ۰.۵))])
5. trainset = torchvision.datasets.CIFAR۱۰(root=’./data’, train=True,
6. download=True, transform=transform)
7. trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=۴,
8. shuffle=True, num_workers=۲)
10. testset = torchvision.datasets.CIFAR۱۰(root=’./data’, train=False,
11. download=True, transform=transform)
12. testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=۴,
13.  shuffle=False, num_workers=۲)
15. classes = (‘plane’, ‘car’, ‘bird’, ‘cat’,
16. ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’)
18. # فیلتر کردن داده ها برای دسته های گربه (۳) و سگ (۵)
19. train_data = []
20. train_labels = []
21. for data, label in trainloader :
22. if label == ۳ or label == ۵ :
23. append(data)
24. append(label)
26. test_data = []
27. test_labels = []
28. for data, label in testloader :
29. if label == ۳ or label == ۵ :
30. append(data)
31. append(label)
33. trainloader = torch.utils.data.DataLoader(list(zip(train_data, train_labels)), batch_size=۴, shuffle=True)
34. testloader = torch.utils.data.DataLoader(list(zip(test_data, test_labels)), batch_size=۴, shuffle=False)

 

1. تعریف مدل :

1. class Net(nn.Module) :
2. def __init__(self) :
3. super().__init__()
4. conv۱ = nn.Conv۲d(۳, ۶, ۵)
5. pool = nn.MaxPool۲d(۲, ۲)
6. conv۲ = nn.Conv۲d(۶, ۱۶, ۵)
7. fc۱ = nn.Linear(۱۶ * ۵ * ۵, ۱۲۰)
8. fc۲ = nn.Linear(۱۲۰, ۸۴)
9. fc۳ = nn.Linear(۸۴, ۱۰) # لایه خروجی با ۱۰ کلاس
11. def forward(self, x) :
12. x = self.pool(F.relu(self.conv۱(x)))
13. x = self.pool(F.relu(self.conv۲(x)))
14. x = torch.flatten(x, ۱) # flatten all dimensions except batch
15. x = F.relu(self.fc۱(x))
16. x = F.relu(self.fc۲(x))
17. x = self.fc۳(x)
18. return x
20. net = Net()

 

1. تعریف تابع زیان و بهینه ساز :

1. criterion = nn.CrossEntropyLoss()
2. optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=۰.۰۰۱, momentum=۰.۹)

 

1. آموزش مدل :

1. for epoch in range(۲) :  # loop over the dataset multiple times
3. running_loss = ۰.۰
4. for i, data in enumerate(trainloader, ۰) :
5. inputs, labels = data
7. zero_grad()
9. outputs = net(inputs)
10. loss = criterion(outputs, labels)
11. backward()
12. step()
14. running_loss += loss.item()
15. if i % ۲۰۰۰ == ۱۹۹۹ :  # print every ۲۰۰۰ mini-batches
16. print(f'[{epoch + ۱}, {i + ۱ : ۵d}] loss : {running_loss / ۲۰۰۰ : .۳f}’)
17. running_loss = ۰.۰
19. print(‘Finished Training’)

 

1. ارزیابی مدل :

1. correct = ۰
2. total = ۰
3. with torch.no_grad() :
4. for data in testloader :
5. images, labels = data
6. outputs = net(images)
7. _, predicted = torch.max(outputs.data, ۱)
8. total += labels.size(۰)
9. correct += (predicted == labels).sum().item()
11. print(f’Accuracy of the network on the test images : {۱۰۰ * correct // total} %’)

 

نکات مهم برای یادگیری بهتر :

• تمرین تمرین تمرین! دیپ لرنینگ یه مهارت عملیه. هر چقدر بیشتر تمرین کنید و پروژه های مختلف رو امتحان کنید بهتر یاد می گیرید. سعی کنید پروژه های کوچیک و ساده رو شروع کنید و کم کم سراغ پروژه های پیچیده تر برید.
• منابع آموزشی آنلاین رو جدی بگیرید. اینترنت پر از منابع آموزشی رایگان و پولی برای دیپ لرنینگ هست. از دوره های آنلاین آموزش های ویدئویی بلاگ ها و مستندات رسمی TensorFlow و PyTorch استفاده کنید.
• به جامعه دیپ لرنینگ ملحق بشید. انجمن های آنلاین فروم ها و گروه های شبکه های اجتماعی زیادی برای دیپ لرنینگ وجود داره. به این جوامع ملحق بشید سوالاتتون رو بپرسید تجربیاتتون رو به اشتراک بگذارید و از دیگران یاد بگیرید.
• صبور باشید. یادگیری دیپ لرنینگ زمان می بره. اگر توی روزهای اول احساس سردرگمی کردید ناامید نشید. به تلاش و تمرین ادامه بدید و مطمئن باشید که کم کم پیشرفت خواهید کرد.

نتیجه گیری و قدم های بعدی :

خب به پایان این سفر هیجان انگیز رسیدیم! توی این مقاله با مفاهیم پایه دیپ لرنینگ فریم ورک های TensorFlow و PyTorch و نحوه شروع کار با اون ها آشنا شدیم. همچنین یه مثال ساده از ساخت مدل دسته بندی تصاویر رو با هر دو فریم ورک بررسی کردیم.

قدم های بعدی شما :

• ادامه یادگیری : این مقاله فقط یه شروع بود. برای اینکه واقعاً توی دیپ لرنینگ حرفه ای بشید باید به یادگیری ادامه بدید. منابع آموزشی بیشتری رو بررسی کنید دوره های آنلاین پیشرفته تر رو بگذرونید و پروژه های بزرگ تر و پیچیده تر رو امتحان کنید.
• شرکت در پروژه های واقعی : بهترین راه برای یادگیری دیپ لرنینگ شرکت در پروژه های واقعی هست. سعی کنید توی پروژه های متن باز دیپ لرنینگ مشارکت کنید یا پروژه های شخصی خودتون رو شروع کنید.
• به روز باشید : دنیای دیپ لرنینگ خیلی سریع در حال تغییره. تکنیک ها و ابزارهای جدید به سرعت معرفی میشن. برای اینکه عقب نمونید باید همیشه به روز باشید و مقالات و اخبار جدید رو دنبال کنید.

پرسش و پاسخ های متداول :

۱. آیا برای یادگیری دیپ لرنینگ نیاز به دانش ریاضی پیشرفته دارم؟

نه لزوماً. برای شروع کار با دیپ لرنینگ دانش ریاضی دبیرستان و یه آشنایی اولیه با جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال کافیه. با پیشرفت توی دیپ لرنینگ ممکنه نیاز به دانش ریاضی عمیق تری پیدا کنید ولی برای شروع دانش ریاضی پایه کافیه.

۲. آیا نیاز به کارت گرافیک (GPU) قوی برای دیپ لرنینگ دارم؟

برای پروژه های ساده و یادگیری اولیه نیازی به GPU قوی ندارید. می تونید با CPU هم شروع کنید. ولی برای آموزش مدل های بزرگ و پیچیده استفاده از GPU سرعت آموزش رو خیلی زیاد می کنه. اگر می خواهید به صورت جدی تر وارد دیپ لرنینگ بشید توصیه میشه یه کارت گرافیک NVIDIA با پشتیبانی از CUDA تهیه کنید.

۳. کدوم فریم ورک دیپ لرنینگ بهتره TensorFlow یا PyTorch؟

همونطور که گفتیم هیچ فریم ورک “بهتری” وجود نداره. انتخاب بین TensorFlow و PyTorch بستگی به نیازها و ترجیحات شخصی شما داره. PyTorch معمولاً برای یادگیری و نمونه سازی سریع مناسب تره در حالی که TensorFlow برای پروژه های صنعتی و مقیاس پذیر قوی تره. بهترین کار اینه که هر دو فریم ورک رو امتحان کنید و ببینید کدوم یکی براتون راحت تر و کارآمدتره.

امیدوارم این مقاله براتون مفید بوده باشه و تونسته باشه یه دید کلی از دنیای دیپ لرنینگ و TensorFlow و PyTorch بهتون بده. حالا نوبت شماست که دست به کار بشید و سفر هیجان انگیزتون رو به دنیای دیپ لرنینگ شروع کنید! موفق باشید!