PyTorch Anleitung
PyTorch ist eine Open-Source-Maschinenbibliothek für Python, die Tensorberechnungen mit GPU-Beschleunigung und einen dynamischen Berechnungsgraphen bietet.
Mehr anzeigenWie verwendet man PyTorch
Installiere PyTorch: Wähle deine Präferenzen aus und führe den Installationsbefehl von pytorch.org aus. Zum Beispiel, mit conda: 'conda install pytorch torchvision -c pytorch'
Importiere PyTorch: Importiere PyTorch in deinem Python-Skript: 'import torch'
Erstelle Tensoren: Erstelle PyTorch-Tensoren, um Daten zu speichern und zu verarbeiten: 'x = torch.tensor([1, 2, 3])'
Baue ein neuronales Netzwerk: Definiere die Architektur deines neuronalen Netzwerks mit torch.nn-Modulen
Bereite Daten vor: Lade und preprocessiere deinen Datensatz, typischerweise mit torch.utils.data
Trainiere das Modell: Implementiere die Trainingsschleife - Vorwärtsdurchlauf, Verlustberechnung, Rückpropagation und Optimierung
Bewerte das Modell: Teste dein trainiertes Modell mit Validierungs-/Testdaten, um die Leistung zu bewerten
Speichere und lade das Modell: Speichere dein trainiertes Modell mit torch.save() und lade es später mit torch.load()
Setze das Modell ein: Verwende TorchScript oder TorchServe, um dein Modell für den Produktionseinsatz bereitzustellen
PyTorch FAQs
PyTorch ist eine Open-Source-Maschinenlern-Bibliothek, die vom AI Research-Labor von Facebook entwickelt wurde. Es ist eine optimierte Tensorbibliothek für Deep Learning mit GPUs und CPUs.
PyTorch Monatliche Traffic-Trends
PyTorch verzeichnete 2,7 Mio. Besuche mit einem -8,7% Rückgang des Traffics. Der kürzliche Wechsel zur neuen Wheel-Build-Plattform manylinux-2.28 und die Veröffentlichung der Roadmap für 2024 hatten keinen signifikanten Einfluss auf den Traffic, was darauf hindeutet, dass diese Updates möglicherweise nicht die Haupttreiber für das Nutzerengagement waren. Auch die PyTorch Conference 2024 im September, auf der Fortschritte in PyTorch 2.4 und Llama 3.1 vorgestellt wurden, schien den Traffic nicht zu steigern.
Verlaufsdaten anzeigen
Verwandte Artikel
Neueste KI-Tools ähnlich wie PyTorch
invoices.dev
invoices.dev ist eine automatisierte Rechnungsplattform, die Rechnungen direkt aus den Git-Commits der Entwickler generiert und Integrationsmöglichkeiten für GitHub, Slack, Linear und Google-Dienste bietet.
Monyble
Monyble ist eine No-Code-KI-Plattform, die es Nutzern ermöglicht, KI-Tools und -Projekte innerhalb von 60 Sekunden zu starten, ohne technische Expertise zu benötigen.
Devozy.ai
Devozy.ai ist eine KI-gestützte Entwickler-Selbstbedienungsplattform, die agiles Projektmanagement, DevSecOps, Multi-Cloud-Infrastrukturmanagement und IT-Service-Management in einer einheitlichen Lösung zur Beschleunigung der Softwarebereitstellung kombiniert.
Mediatr
MediatR ist eine beliebte Open-Source-.NET-Bibliothek, die das Mediator-Muster implementiert, um eine einfache und flexible Anfrage-/Antwortverarbeitung, Befehlsverarbeitung und Ereignisbenachrichtigungen bereitzustellen und gleichzeitig eine lose Kopplung zwischen Anwendungsbestandteilen zu fördern.
Beliebte KI-Tools wie PyTorch
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat ist ein KI-gestützter Codierungsassistent, der Interaktionen in natürlicher Sprache, Echtzeit-Codevorschläge und kontextuelle Unterstützung direkt innerhalb unterstützter IDEs und GitHub.com bietet.
Rememberall
Rememberall ist eine sichere, Open-Source-Lösung für langfristige Erinnerungen, die es KI-Anwendungen und GPT-Modellen ermöglicht, persistente Erinnerungen über Gespräche hinweg durch semantische Suche und vektorbasierte Speicherfunktionen aufrechtzuerhalten.
Editor Usage for Cursor
Editor Usage für Cursor ist eine macOS-Menüleisten-App, die Benutzern hilft, ihre Nutzung des Cursor-Editors über Premium-, Normal- und Sonderanfragen mit anpassbaren Warnungen und Benachrichtigungen zu verfolgen und zu überwachen.
Outlier
Outlier ist eine Plattform, die Fachexperten verbindet, um fortschrittliche generative KI-Modelle durch flexible Möglichkeiten zur Fernarbeit zu entwickeln.
Mehr anzeigen