PyTorch Cómo Usar
PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Python que proporciona computación de tensores con aceleración de GPU y un gráfico computacional dinámico.
Ver másCómo Usar PyTorch
Instalar PyTorch: Selecciona tus preferencias y ejecuta el comando de instalación desde pytorch.org. Por ejemplo, usando conda: 'conda install pytorch torchvision -c pytorch'
Importar PyTorch: En tu script de Python, importa PyTorch: 'import torch'
Crear tensores: Crea tensores de PyTorch para almacenar y operar sobre datos: 'x = torch.tensor([1, 2, 3])'
Construir una red neuronal: Define la arquitectura de tu red neuronal utilizando módulos de torch.nn
Preparar datos: Carga y preprocesa tu conjunto de datos, típicamente usando torch.utils.data
Entrenar el modelo: Implementa el bucle de entrenamiento - paso hacia adelante, cálculo de pérdida, retropropagación y optimización
Evaluar el modelo: Prueba tu modelo entrenado en datos de validación/prueba para evaluar el rendimiento
Guardar y cargar el modelo: Guarda tu modelo entrenado usando torch.save() y cárgalo más tarde con torch.load()
Desplegar el modelo: Usa TorchScript o TorchServe para desplegar tu modelo para uso en producción
Preguntas Frecuentes de PyTorch
PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por el laboratorio de investigación de IA de Facebook. Es una biblioteca de tensores optimizada para el aprendizaje profundo utilizando GPUs y CPUs.
Tendencias de Tráfico Mensual de PyTorch
PyTorch experimentó 2.7M visitas con una disminución del -8.7% en el tráfico. El reciente cambio a la nueva plataforma de compilación de wheels manylinux-2.28 y el lanzamiento del plan de trabajo 2024 no impactaron significativamente el tráfico, lo que sugiere que estas actualizaciones pueden no haber sido los principales impulsores del compromiso de los usuarios. La Conferencia PyTorch 2024 en septiembre, que presentó avances en PyTorch 2.4 y Llama 3.1, tampoco pareció impulsar el tráfico.
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