PyTorch-də necə təsnifatçı yaratmaq və öyrətmək olar?

PyTorch-da təsnifatçı yaratmaq və onu öyrətmək üçün bir neçə addım atılmalıdır:

1. Modeli təyin et — nn.Module-dən irs alan bir sinif yarat və memarlığı təsvir et.
2. Məlumatları hazırla — məlumatları yüklə və DataLoader-ə çevir.
3. İtkini funksiyasını və optimizatoru təyin et.
4. Modeli öyrət — məlumatlar üzərində dövr et, çıxışı hesabla, xətanı say, geri yayılımı həyata keçir və çəkiləri yenilə.

10 sinif üçün sadə təsnifatçı nümunəsi:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class SimpleClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(784, 10)  # 28x28 şəkillər üçün nümunə

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

model = SimpleClassifier()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# Təlim dövrü nümunəsi
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

Bu kodu qatlamlar, aktivasiya funksiyaları, məlumatların emalı və s. əlavə etməklə genişləndirmək mümkündür.