شبکه ResNet با TensorFlow یک محصول قدرتمند یادگیری عمیق است که پیادهسازی و آموزش شبکه‌های ResNets را با استفاده از TensorFlow ساده می‌کند. ResNetها یکی از مهم‌ترین معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق هستند که انقلابی در بینایی کامپیوتری (Computer Vision) ایجاد کرده‌اند. این شبکه‌ها امکان آموزش مدل‌های بسیار عمیق را بدون مشکل ناپدید شدن گرادیان (Vanishing Gradient) فراهم می‌کنند.
✅ این محصول دارای رابط کاربری آسان و معماری‌های از پیش تنظیم‌شده‌ی ResNet است که آن را برای مبتدیان و متخصصان مناسب می‌سازد.
ویژگی‌های کلیدی
✅ معماری‌های از پیش تنظیم‌شده‌ی شبکه ResNet
- شامل مدل‌های ResNet-18، ResNet-34، ResNet-50، ResNet-101، و ResNet-152
- بهینه‌سازی‌شده برای کاربردهای مختلف، امکان انتخاب مدل مناسب بر اساس نیاز کاربر
✅ پارامترهای آموزشی قابل تنظیم
- کاربران می‌توانند به‌راحتی تعداد epochs و اندازه‌ی دسته (batch size) را تغییر دهند
- انعطاف‌پذیری بالا برای تنظیم و بهینه‌سازی مدل‌ها روی مجموعه داده‌های مختلف
✅ رابط کاربری گرافیکی تعاملی (GUI) با PyQt6
- رابط گرافیکی مدرن و کاربرپسند برای شروع آموزش و نظارت بر روند اجرا
- بدون نیاز به نوشتن کد اضافی!
✅ نمایش لاگ‌های آموزشی در لحظه
- نمایش میزان خطا (loss)، دقت (accuracy) و زمان سپری‌شده به‌صورت لحظه‌ای
- امکان نظارت بر فرآیند آموزش و انجام تنظیمات لازم
✅ پشتیبانی از مجموعه داده‌ی CIFAR-10
- شامل پشتیبانی از دیتاست CIFAR-10، یکی از معروف‌ترین بنچمارک‌های بینایی ماشین
- کاربران می‌توانند به‌سرعت مدل ResNet را روی این مجموعه داده اجرا و آزمایش کنند
✅ سورس کد قابل توسعه و ماژولار
- ساختار کد تمیز و مستند‌شده که توسعه‌ی آن را برای مجموعه داده‌های دیگر و معماری‌های سفارشی آسان می‌سازد
- رعایت بهترین شیوه‌های کدنویسی برای اطمینان از نگهداری و توسعه‌پذیری بالا
مکانیزم عملکرد محصول
این محصول از اکوسیستم قوی TensorFlow برای ساخت و آموزش مدل‌های ResNet استفاده می‌کند. مراحل اجرای محصول عبارت‌اند از:
1️⃣ بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها
- بارگذاری مجموعه داده‌ی CIFAR-10
- نرمال‌سازی تصاویر و تبدیل برچسب‌ها به بردارهای One-Hot
2️⃣ ساخت مدل
- ایجاد مدل ResNet انتخاب‌شده با استفاده از Keras API در TensorFlow
- استفاده از لایه‌های کانولوشن، نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization) و اتصالات باقی‌مانده (Skip Connections) برای افزایش کارایی مدل
3️⃣ کامپایل مدل
- بهینه‌ساز Adam و تابع هزینه‌ی Cross-Entropy برای آموزش
- استفاده از دقت (Accuracy) به‌عنوان معیار ارزیابی
4️⃣ آموزش مدل
- آموزش مدل روی مجموعه داده‌ی CIFAR-10
- نمایش لحظه‌ای لاگ‌های آموزشی در رابط کاربری با استفاده از callback سفارشی
5️⃣ ارزیابی مدل
- پس از آموزش، مدل روی مجموعه داده‌ی تست ارزیابی می‌شود
- نتایج نهایی در GUI نمایش داده می‌شوند
ساختار سورس کد
کد منبع شامل دو کلاس اصلی است:
🔹 TrainThread (مدیریت فرآیند آموزش)
- اجرای الگوریتم آموزش در یک رشته‌ی جداگانه (Thread) برای جلوگیری از Freeze GUI
- شامل متدهایی برای ایجاد مدل ResNet، آموزش مدل و ارسال لاگ‌های آموزشی
🔹 ResNetApp (رابط گرافیکی GUI با PyQt6)
- تنظیم کنترل‌ها برای انتخاب معماری ResNet، تعیین پارامترهای train و شروع فرآیند
- نمایش لحظه‌ای لاگ‌های آموزشی و روند پیشرفت مدل
شروع کار با شبکه ResNet
✅ ۱. نصب پیش‌نیازها
ابتدا TensorFlow و PyQt6 را نصب کنید:
✅ ۲. اجرای برنامه
برای اجرای برنامه و باز کردن رابط کاربری گرافیکی (GUI)، دستور زیر را اجرا کنید:
✅ ۳. انتخاب تنظیمات و شروع آموزش
- معماری ResNet موردنظر خود را انتخاب کنید
- تعداد دوره‌های آموزشی (epochs) و اندازه‌ی Batch Size را تنظیم کنید
- روی دکمه‌ی “Start Training” کلیک کنید و فرآیند آموزش را آغاز کنید!
نتیجه‌گیری
🎯 TensorFlow ResNet یک محصول قدرتمند، کاربرپسند و منعطف برای پیادهسازی و آموزش مدل‌های ResNet است.
✅ مناسب برای پژوهشگران، توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به یادگیری عمیق که می‌خواهند از شبکه‌های rasnet در بینایی ماشین استفاده کنند.
✅ با رابط گرافیکی تعاملی، نمایش لحظه‌ای لاگ‌های آموزشی و پشتیبانی از معماری‌های مختلف ResNet، این محصول گزینه‌ای ایده‌آل برای یادگیری و اجرای مدل‌های عمیق است!
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.