PyTorch Come Usare
PyTorch è una libreria di machine learning open-source per Python che fornisce calcolo tensoriale con accelerazione GPU e un grafo computazionale dinamico.
Visualizza AltroCome usare PyTorch
Installa PyTorch: Seleziona le tue preferenze ed esegui il comando di installazione da pytorch.org. Ad esempio, usando conda: 'conda install pytorch torchvision -c pytorch'
Importa PyTorch: Nel tuo script Python, importa PyTorch: 'import torch'
Crea tensori: Crea tensori PyTorch per memorizzare e operare sui dati: 'x = torch.tensor([1, 2, 3])'
Costruisci una rete neurale: Definisci l'architettura della tua rete neurale utilizzando i moduli torch.nn
Prepara i dati: Carica e pre-elabora il tuo dataset, tipicamente usando torch.utils.data
Addestra il modello: Implementa il ciclo di addestramento - passaggio in avanti, calcolo della perdita, retropropagazione e ottimizzazione
Valuta il modello: Testa il tuo modello addestrato sui dati di convalida/test per valutare le prestazioni
Salva e carica il modello: Salva il tuo modello addestrato usando torch.save() e caricalo successivamente con torch.load()
Distribuisci il modello: Usa TorchScript o TorchServe per distribuire il tuo modello per uso in produzione
FAQ di PyTorch
PyTorch è una libreria di machine learning open-source sviluppata dal laboratorio di ricerca AI di Facebook. È una libreria tensoriale ottimizzata per il deep learning utilizzando GPU e CPU.
Tendenze del traffico mensile di PyTorch
PyTorch ha registrato 2,7M visite con un calo del traffico del -8,7%. Il recente passaggio alla nuova piattaforma di build wheel manylinux-2.28 e il rilascio della roadmap 2024 non hanno avuto un impatto significativo sul traffico, suggerendo che questi aggiornamenti potrebbero non essere stati i principali fattori di coinvolgimento degli utenti. Anche la PyTorch Conference 2024 di settembre, che ha presentato i progressi di PyTorch 2.4 e Llama 3.1, non sembra aver incrementato il traffico.
Visualizza storico del traffico
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