PyTorch Como Fazer
PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para Python que fornece computação de tensores com aceleração por GPU e um gráfico computacional dinâmico.
Ver MaisComo Usar o PyTorch
Instalar o PyTorch: Selecione suas preferências e execute o comando de instalação a partir do pytorch.org. Por exemplo, usando conda: 'conda install pytorch torchvision -c pytorch'
Importar o PyTorch: No seu script Python, importe o PyTorch: 'import torch'
Criar tensores: Crie tensores PyTorch para armazenar e operar em dados: 'x = torch.tensor([1, 2, 3])'
Construir uma rede neural: Defina a arquitetura da sua rede neural usando módulos torch.nn
Preparar dados: Carregue e pré-processo seu conjunto de dados, tipicamente usando torch.utils.data
Treinar o modelo: Implemente o loop de treinamento - passagem para frente, cálculo de perda, retropropagação e otimização
Avaliar o modelo: Teste seu modelo treinado em dados de validação/teste para avaliar o desempenho
Salvar e carregar o modelo: Salve seu modelo treinado usando torch.save() e carregue-o depois com torch.load()
Implantar o modelo: Use TorchScript ou TorchServe para implantar seu modelo para uso em produção
Perguntas Frequentes do PyTorch
PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pelo laboratório de Pesquisa em IA do Facebook. É uma biblioteca de tensores otimizada para aprendizado profundo usando GPUs e CPUs.
Tendências de Tráfego Mensal do PyTorch
PyTorch alcançou 2,7 milhões de visitas com um aumento de 4,1% no tráfego. O lançamento da versão 2.6.0 com melhorias de desempenho e recursos aprimorados provavelmente contribuiu para esse crescimento. O forte suporte da comunidade do PyTorch e suas extensas bibliotecas, como Torchvision e Torchaudio, continuam atraindo usuários.
Ver histórico de tráfego
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