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.
Tendances du trafic mensuel de PyTorch
PyTorch a enregistré 2,7M de visites avec une baisse de trafic de -8,7%. Le récent passage à la nouvelle plateforme de construction de wheel manylinux-2.28 et la publication de la feuille de route 2024 n'ont pas eu d'impact significatif sur le trafic, suggérant que ces mises à jour n'ont peut-être pas été les principaux moteurs de l'engagement des utilisateurs. La Conférence PyTorch 2024 en septembre, qui présentait les avancées de PyTorch 2.4 et Llama 3.1, ne semble pas non plus avoir stimulé le trafic.
Voir l'historique du trafic
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