PyTorch Как использовать
PyTorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python, которая обеспечивает вычисления с тензорами с ускорением GPU и динамический вычислительный граф.
Посмотреть большеКак использовать PyTorch
Установка PyTorch: Выберите свои предпочтения и запустите команду установки с pytorch.org. Например, используя conda: 'conda install pytorch torchvision -c pytorch'
Импорт PyTorch: В вашем Python-скрипте импортируйте PyTorch: 'import torch'
Создание тензоров: Создайте тензоры PyTorch для хранения и работы с данными: 'x = torch.tensor([1, 2, 3])'
Создание нейронной сети: Определите архитектуру своей нейронной сети с использованием модулей torch.nn
Подготовка данных: Загрузите и предварительно обработайте свой набор данных, обычно используя torch.utils.data
Обучение модели: Реализуйте цикл обучения — прямой проход, вычисление потерь, обратный проход и оптимизация
Оценка модели: Протестируйте обученную модель на валидационных/тестовых данных для оценки производительности
Сохранение и загрузка модели: Сохраните обученную модель с помощью torch.save() и загрузите ее позже с помощью torch.load()
Развертывание модели: Используйте TorchScript или TorchServe для развертывания вашей модели в производственных условиях
Часто задаваемые вопросы о PyTorch
PyTorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная лабораторией искусственного интеллекта Facebook. Это оптимизированная библиотека тензоров для глубокого обучения с использованием GPU и CPU.
Похожие статьи
Популярные статьи
Black Forest Labs представляет FLUX.1 Tools: лучший набор инструментов для генерации изображений с помощью ИИ
Nov 25, 2024
Microsoft Ignite 2024: Представление Azure AI Foundry для раскрытия потенциала революции ИИ
Nov 21, 2024
10 удивительных ИИ-инструментов для вашего бизнеса, в которые вы не поверите в 2024 году
Nov 21, 2024
OpenAI запускает ChatGPT Advanced Voice Mode в веб-версии
Nov 20, 2024
Показать больше