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 einen -8,7% Rückgang des Traffics, möglicherweise aufgrund anhaltender Bug-Probleme wie dem MPS-Backend-Speicherleck und Flex-Attention-Abstürzen mit torch.amp. Zusätzlich könnte die Ankündigung, dass TorchServe nicht mehr aktiv gepflegt wird, bei Entwicklern Bedenken hinsichtlich der Zukunft von PyTorch in Produktionsumgebungen geweckt haben.
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