PyTorchの使い方
PyTorchをインストールする: あなたの好みを選択し、pytorch.orgからインストールコマンドを実行します。例えば、condaを使用する場合: 'conda install pytorch torchvision -c pytorch'
PyTorchをインポートする: Pythonスクリプト内でPyTorchをインポートします: 'import torch'
テンソルを作成する: データを保存し操作するためにPyTorchテンソルを作成します: 'x = torch.tensor([1, 2, 3])'
ニューラルネットワークを構築する: torch.nnモジュールを使用してニューラルネットワークのアーキテクチャを定義します
データを準備する: データセットをロードし前処理します。通常、torch.utils.dataを使用します
モデルをトレーニングする: トレーニングループを実装します - フォワードパス、損失計算、バックプロパゲーション、および最適化
モデルを評価する: 検証/テストデータでトレーニング済みモデルをテストしてパフォーマンスを評価します
モデルを保存およびロードする: torch.save()を使用してトレーニング済みモデルを保存し、後でtorch.load()でロードします
モデルをデプロイする: TorchScriptまたはTorchServeを使用して、モデルを本番環境で使用するためにデプロイします
PyTorchのよくある質問
PyTorchは、FacebookのAI研究所によって開発されたオープンソースの機械学習ライブラリです。これは、GPUとCPUを使用した深層学習のための最適化されたテンソルライブラリです。
PyTorch の月間トラフィック傾向
PyTorchは270万のアクセス数を記録し、トラフィックは-8.7%減少しました。最近の新しいホイールビルドプラットフォームmanylinux-2.28への移行と2024年ロードマップの公開はトラフィックに大きな影響を与えませんでした。これは、これらのアップデートがユーザーエンゲージメントの主要な要因ではなかった可能性を示唆しています。PyTorch 2.4とLlama 3.1の進展を特集した9月のPyTorch Conference 2024も、トラフィックを押し上げる効果は見られませんでした。
過去のトラフィックを表示
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