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 un calo del -8,7% del traffico, probabilmente a causa di continui problemi di bug come la perdita di memoria del backend MPS e i crash di flex attention con torch.amp. Inoltre, l'annuncio che TorchServe non è più mantenuto attivamente potrebbe aver sollevato preoccupazioni tra gli sviluppatori sul futuro di PyTorch negli ambienti di produzione.
Visualizza storico del traffico
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