PyTorch ile Özel Görüntü Sınıflandırma: Sıfırdan CNN Modeli Eğitimi

PyTorch Kullanarak Kendi Veri Setimizle Model Eğitmek

Hazır yapay zeka modellerini kullanmak kolaydır, ancak iş spesifik bir probleme geldiğinde kendi veri setinizi oluşturup (Custom Dataset) kendi modelinizi eğitmeniz gerekir. Özellikle görüntü işleme (Computer Vision) alanında PyTorch, araştırmacılar ve mühendisler tarafından esnekliği nedeniyle çok tercih ediliyor.

Adım Adım CNN (Convolutional Neural Network) Mimarisi

Bir görüntü sınıflandırma projesinde şu adımları izlemek esastır:

Veri Ön İşleme (Data Preprocessing): Görüntülerin aynı boyuta (Örn: 224x224 piksel) getirilmesi ve tensörlere dönüştürülmesi işlemi. `torchvision.transforms` kullanılarak Data Augmentation (resmi döndürme, kırpma) yapılarak modelin ezberlemesi (Overfitting) engellenir.

Model Mimarisinin Kurulması: Evrişimli (Conv2d) katmanlar ile resimdeki köşelerin, renklerin ve şekillerin özelliklerini (features) çıkarma. Ardından MaxPool2d ile boyutu küçültme ve son olarak Fully Connected (Linear) katmanlarla sınıflandırma kararı verme.

Kayıp Fonksiyonu ve Optimizasyon: Sınıflandırma problemlerinde genelde `CrossEntropyLoss` kullanılır. Modelin ağırlıklarını güncellemek için ise `Adam` veya `SGD` optimizer seçilir.

Eğitim Döngüsü (Training Loop): Verilerin modele batch'ler halinde verilip, hatanın geriye yayılması (Backpropagation) süreci.

Model eğitirken GPU (Cuda) kullanımında karşılaştığınız en büyük Out of Memory hatalarını nasıl çözüyorsunuz? Batch size düşürmek tek çare mi?