PyQt AlexNet با TensorFlow یک برنامه‌ی دسکتاپ قدرتمند و کاربرپسند است که به منظور آسان‌سازی آموزش مدل یادگیری عمیق الکس‌نت (AlexNet) با استفاده از فریمورک TensorFlow طراحی شده است. این محصول سادگی یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) ساخته‌شده با PyQt6 را با قدرت TensorFlow ترکیب می‌کند و آن را به ابزاری ایده‌آل برای مبتدیان و متخصصان حوزه‌ی یادگیری عمیق تبدیل کرده است.
ویژگی‌های کلیدی
✅ رابط کاربری گرافیکی (GUI):
✔ برنامه pyqt alexnet ساخته‌شده با PyQt6، با رابطی ساده و کاربرپسند که امکان استفاده آسان را فراهم می‌کند.
✔ کاربران می‌توانند مستقیماً از طریق GUI پارامترهای آموزش مانند اندازه‌ی بچ (Batch Size) و تعداد ایپاک‌ها (Epochs) را تنظیم کنند.
✔ نمایش لاگ‌ها و پیشرفت آموزش در زمان واقعی در یک بخش متنی اختصاصی، که باعث افزایش شفافیت و نظارت آسان‌تر بر روند train می‌شود.
✅ مدل الکس‌نت (AlexNet):
✔ پیادهسازی معماری الکس‌نت، یکی از پیشگامان شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) که در طبقه‌بندی تصویر عملکرد فوق‌العاده‌ای دارد.
✔ مدل با استفاده از API Keras در TensorFlow ساخته شده که انعطاف‌پذیری و قابلیت سفارشی‌سازی بالایی را فراهم می‌کند.
✅ دیتاست CIFAR-10:
✔ استفاده از دیتاست CIFAR-10، که شامل ۶۰,۰۰۰ تصویر رنگی ۳۲×۳۲ در ۱۰ کلاس مختلف است.
✔ دیتاست به‌صورت خودکار دانلود و پیش‌پردازش می‌شود، شامل نرمال‌سازی و تغییر اندازه‌ی تصاویر برای تطبیق با ورودی مدل الکس‌نت.
✅ پیش‌پردازش داینامیک تصاویر:
✔ تغییر اندازه‌ی تصاویر به ۲۲۷×۲۲۷ پیکسل (ابعاد ورودی موردنیاز برای الکس‌نت) با استفاده از پایپلاین داده‌ی TensorFlow.
✔ استفاده از تکنیک‌های شافلینگ و بچینگ برای مدیریت بهینه‌ی داده‌ها در زمان آموزش.
✅ train و ارزیابی:
✔ مدل با استفاده از بهینه‌ساز Adam و تابع هزینه‌ی Categorical Cross-Entropy آموزش (train) داده می‌شود.
✔ نمایش پیشرفت train بلادرنگ، شامل مقدار Loss و Accuracy برای مجموعه‌های آموزش و اعتبارسنجی.
✔ پس از اتمام train، عملکرد مدل روی مجموعه‌ی تست ارزیابی شده و دقت نهایی نمایش داده می‌شود.
✅ سیستم لاگینگ اختصاصی:
✔ یک Callback اختصاصی برای ثبت و نمایش جزئیات train، شامل:
- پیشرفت هر ایپاک، مقدار Loss، دقت (Accuracy) و زمان سپری‌شده.
✔ اطلاعات لاگ‌ها مستقیماً در رابط کاربری نمایش داده می‌شود، که امکان نظارت دقیق‌تر بر روند train را فراهم می‌کند.
🚀 نحوه‌ی کارکرد برنامه
تنظیمات کاربر
🔹 کاربر می‌تواند تعداد ایپاک‌ها و اندازه‌ی بچ را با استفاده از Spin Boxهای موجود در GUI مشخص کند.
🔹 دکمه‌ی “Start Training” روند آموزش را آغاز می‌کند.
فرآیند آموزش
🔹 آموزش مدل در یک رشته‌ی (Thread) جداگانه اجرا می‌شود تا GUI همیشه پاسخگو باقی بماند.
🔹 مدل الکس‌نت کامپایل شده و روی دیتاست CIFAR-10 آموزش داده می‌شود.
🔹 بروزرسانی‌های زنده‌ی روند آموزش در بخش لاگ‌ها نمایش داده می‌شود.
تکمیل train
🔹 پس از پایان train، دقت مدل روی مجموعه‌ی تست نمایش داده می‌شود.
🔹 دکمه‌ی “Start Training” دوباره فعال می‌شود تا کاربر بتواند با پارامترهای جدید، یک train دیگر را آغاز کند.
📌 موارد استفاده از برنامه
✅ 🎓 آموزش و تحقیق:
- ایده‌آل برای دانشجویان و پژوهشگران که می‌خواهند روی مدل‌های یادگیری عمیق آزمایش انجام دهند و فرآیند آموزش را درک کنند.
✅ ⚡ نمونه‌سازی اولیه (Prototyping):
- ابزاری سریع و کارآمد برای ساخت و آزمایش مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با معماری الکس‌نت.
✅ 🔧 سفارشی‌سازی:
- طراحی ماژولار که امکان افزودن دیتاست‌های جدید و توسعه‌ی معماری‌های دیگر را فراهم می‌کند.
🔚 نتیجه‌گیری
برنامه‌ی PyQt AlexNet با TensorFlow، پلی میان الگوریتم‌های پیچیده‌ی یادگیری عمیق و رابط‌های کاربری آسان ایجاد می‌کند. 💡
✅ با ادغام یک GUI ساده و کاربرپسند با TensorFlow، این ابزار به کاربران اجازه می‌دهد مدل الکس‌نت را به‌راحتی آموزش داده و ارزیابی کنند.
✅ مناسب برای مبتدیان و متخصصان، با ویژگی‌های متنوع و امکان نظارت دقیق بر آموزش مدل.
✅ به کاربران کمک می‌کند تا سریع‌تر و مؤثرتر پروژه‌های یادگیری عمیق خود را توسعه دهند. 🚀
🔜 توسعه‌های آینده:
🚀 پشتیبانی از دیتاست‌های بیشتر مانند ImageNet و دیتاست‌های سفارشی.
🚀 بهینه‌سازی‌های بیشتر در فرآیند train، شامل تنظیم ابرپارامترها و تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation).
🚀 افزودن گزینه‌ی ذخیره و بارگذاری مدل‌های train شده.
✨ این ابزار، یادگیری عمیق را آسان‌تر و در دسترس‌تر از همیشه می‌کند!
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.