ઉકેલાયેલ: %27pytorch_lightning%27 પાસે કોઈ વિશેષતા નથી %27metrics%27

પરિચય

ડીપ લર્નિંગ અને ન્યુરલ નેટવર્ક્સની ઝડપથી વિકસતી દુનિયામાં, વિકાસ પ્રક્રિયાને સરળ બનાવવા અને વેગ આપવા માટે પુસ્તકાલયો અને ફ્રેમવર્ક આવશ્યક છે. PyTorch Lightning એ એવી જ એક શક્તિશાળી પુસ્તકાલય છે જે વ્યાપકપણે લોકપ્રિય PyTorchની ટોચ પર બનેલી છે. લાઈટનિંગ ડેટા સાયન્ટિસ્ટ અને ML એન્જિનિયર્સને તેમના મોડલને સરળતાથી સ્કેલ કરવા, બોઈલરપ્લેટ કોડ ટાળવા અને એકંદર વાંચનક્ષમતામાં સુધારો કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે. જો કે, PyTorch Lightning સાથે કામ કરતી વખતે, તમે વારંવાર તમારી જાતને 'pytorch_lightning.metrics' એટ્રિબ્યુટ એરર જેવી સમસ્યાઓનો સામનો કરી શકો છો. આ લેખમાં, અમે સમસ્યાનો સામનો કરીશું અને તેના ઉકેલમાં તમને લઈ જઈશું, વધુ સારી રીતે સમજવા માટે કોડને તોડીને. તદુપરાંત, અમે આ મુદ્દાને ઉકેલવામાં સામેલ સંબંધિત પુસ્તકાલયો અને કાર્યોની ચર્ચા કરીશું.

સમસ્યાનો ઉકેલ

'%27pytorch_lightning%27 પાસે કોઈ લક્ષણ નથી %27metrics%27' એ ભૂલને લગતી એક મુખ્ય સમસ્યા એ છે કે તમે કદાચ PyTorch Lightning નું જૂનું સંસ્કરણ ઇન્સ્ટોલ કર્યું હશે જેમાં મેટ્રિક્સ મોડ્યુલનો સમાવેશ ન થયો હોય. આને ઠીક કરવા માટે, તમે નીચે આપેલા આદેશને ચલાવીને તમારી PyTorch Lightning ને નવીનતમ સંસ્કરણ પર અપગ્રેડ કરી શકો છો:

pip install --upgrade pytorch-lightning

કોડનું પગલું દ્વારા પગલું સમજૂતી

એકવાર તમે લાઇબ્રેરી અપડેટ કરી લો, પછી અમે PyTorch લાઈટનિંગ-આધારિત મેટ્રિક્સ સાથે કામ કરવાનું શરૂ કરી શકીએ છીએ. પ્રથમ પગલું એ PyTorch Lightning માંથી જરૂરી મોડ્યુલો આયાત કરવાનું છે. અમે આ લેખમાં ચિત્રના હેતુઓ માટે ચોકસાઈ મેટ્રિકનો ઉપયોગ કરીશું.

import torch
from pytorch_lightning import LightningModule
from pytorch_lightning.metrics.functional import accuracy

આગળ, ચાલો LightningModule નો ઉપયોગ કરીને બેઝ ક્લાસ તરીકે અમારા ન્યુરલ નેટવર્કને વ્યાખ્યાયિત કરીએ. 'training_step' અને 'validation_step' પદ્ધતિઓની અંદર, અમે અમારી આગાહી અને ગ્રાઉન્ડ ટ્રુથ ટેન્સર્સની ગણતરી કરીશું, અને PyTorch Lightning દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવેલ 'ચોક્કસતા' મેટ્રિક ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને સચોટતાની ગણતરી કરીશું.

class Classifier(LightningModule):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer1 = torch.nn.Linear( 32, 128)
        self.layer2 = torch.nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.layer1(x))
        x = self.layer2(x)
        return x

    def training_step(self, batch, batch_idx):
        x, y = batch
        y_hat = self(x)
        loss = torch.nn.functional.cross_entropy(y_hat, y)
        acc = accuracy(y_hat, y) # Compute accuracy using PyTorch Lightning
        self.log('train_loss', loss)
        self.log('train_acc', acc, prog_bar=True)
        return loss

    def validation_step(self, batch, batch_idx):
        x, y = batch
        y_hat = self(x)
        loss = torch.nn.functional.cross_entropy(y_hat, y)
        acc = accuracy(y_hat, y) # Compute accuracy using PyTorch Lightning
        self.log('val_loss', loss, prog_bar=True)
        self.log('val_acc', acc, prog_bar=True)
        return loss

છેલ્લે, આ કોડ સ્ટ્રક્ચરને અનુસરીને, તમે ઉલ્લેખિત એટ્રિબ્યુટ ભૂલનો સામનો કર્યા વિના PyTorch Lightning-metrics સાથે સરળતાથી કામ કરવા માટે સમર્થ હોવા જોઈએ.

સંબંધિત પુસ્તકાલયો: ટોર્ચમેટ્રિક્સ

• ઉલ્લેખનીય છે કે અન્ય એક પુસ્તકાલય છે ટોર્ચમેટ્રિક્સ, ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે મેટ્રિક્સ પ્રદાન કરવામાં વિશિષ્ટ PyTorch આધારિત પુસ્તકાલય. ટોર્ચમેટ્રિક્સ લાઇબ્રેરી PyTorch Lightning જેવા જ વિકાસકર્તાઓ દ્વારા બનાવવામાં આવી છે, જે સુસંગતતાની ખાતરી કરે છે અને એક સરળ અને સુસંગત API પ્રદાન કરે છે.
• ટોર્ચમેટ્રિક્સ વિવિધ મેટ્રિક્સ ઓફર કરે છે જેમ કે ચોકસાઈ, ચોકસાઇ, યાદ, F1 સ્કોર અને ઘણું બધું. તે આ મેટ્રિક્સને મેન્યુઅલી લાગુ કરવાના તાણને ઘટાડે છે અને તમને તમારા પ્રોજેક્ટના અન્ય પાસાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે.

PyTorch લાઈટનિંગ સાથે કોડ વાંચવાની ક્ષમતા વધારવી

પાયટોર્ચ લાઈટનિંગનો ઉપયોગ કરવાના મુખ્ય ફાયદાઓમાંનો એક એ છે કે તે તાલીમ લૂપ સ્ટ્રક્ચરને નોંધપાત્ર રીતે સરળ બનાવે છે અને કોડને વધુ વાંચવા યોગ્ય બનાવે છે. લાઈટનિંગ મોડ્યુલ ન્યુરલ નેટવર્કના મુખ્ય ઘટકોને સમાવે છે, જેમ કે મોડેલ આર્કિટેક્ચર, તાલીમ તર્ક અને માન્યતા તર્ક, જે તમને આ ઘટકોને મોડ્યુલર રીતે સંચાલિત કરવાની ક્ષમતા આપે છે. પરિણામે, તમે તમારા મોડલ્સને વધુ કાર્યક્ષમ રીતે વિકસાવી શકો છો અને સ્કેલ કરી શકો છો, તમને તમારા કોડની વધુ સારી સમજણ આપીને ટીમના સભ્યો વચ્ચેના સહયોગમાં પણ સુધારો કરી શકો છો.