PyTorch Howto
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source pour Python qui fournit des calculs de tenseurs avec accélération GPU et un graphe de calcul dynamique.
Voir plusComment utiliser PyTorch
Installer PyTorch: Sélectionnez vos préférences et exécutez la commande d'installation depuis pytorch.org. Par exemple, en utilisant conda : 'conda install pytorch torchvision -c pytorch'
Importer PyTorch: Dans votre script Python, importez PyTorch : 'import torch'
Créer des tenseurs: Créez des tenseurs PyTorch pour stocker et manipuler des données : 'x = torch.tensor([1, 2, 3])'
Construire un réseau de neurones: Définissez l'architecture de votre réseau de neurones en utilisant les modules torch.nn
Préparer les données: Chargez et prétraitez votre ensemble de données, généralement en utilisant torch.utils.data
Entraîner le modèle: Implémentez la boucle d'entraînement - passage avant, calcul de la perte, rétropropagation et optimisation
Évaluer le modèle: Testez votre modèle entraîné sur des données de validation/test pour évaluer les performances
Sauvegarder et charger le modèle: Sauvegardez votre modèle entraîné en utilisant torch.save() et chargez-le plus tard avec torch.load()
Déployer le modèle: Utilisez TorchScript ou TorchServe pour déployer votre modèle pour un usage en production
FAQ de PyTorch
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source développée par le laboratoire de recherche en IA de Facebook. C'est une bibliothèque de tenseurs optimisée pour l'apprentissage profond utilisant des GPU et des CPU.
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