PyTorch Cách sử dụng
PyTorch là một thư viện học máy mã nguồn mở cho Python cung cấp tính toán tensor với tăng tốc GPU và một đồ thị tính toán động.
Xem thêmCách sử dụng PyTorch
Cài đặt PyTorch: Chọn sở thích của bạn và chạy lệnh cài đặt từ pytorch.org. Ví dụ, sử dụng conda: 'conda install pytorch torchvision -c pytorch'
Nhập PyTorch: Trong script Python của bạn, nhập PyTorch: 'import torch'
Tạo tensor: Tạo tensor PyTorch để lưu trữ và thao tác trên dữ liệu: 'x = torch.tensor([1, 2, 3])'
Xây dựng một mạng nơ-ron: Định nghĩa kiến trúc mạng nơ-ron của bạn bằng cách sử dụng các mô-đun torch.nn
Chuẩn bị dữ liệu: Tải và tiền xử lý tập dữ liệu của bạn, thường sử dụng torch.utils.data
Đào tạo mô hình: Thực hiện vòng lặp đào tạo - truyền qua, tính toán mất mát, lan truyền ngược và tối ưu hóa
Đánh giá mô hình: Kiểm tra mô hình đã đào tạo của bạn trên dữ liệu xác thực/kiểm tra để đánh giá hiệu suất
Lưu và tải mô hình: Lưu mô hình đã đào tạo của bạn bằng cách sử dụng torch.save() và tải nó sau đó với torch.load()
Triển khai mô hình: Sử dụng TorchScript hoặc TorchServe để triển khai mô hình của bạn cho mục đích sản xuất
Câu hỏi thường gặp về PyTorch
PyTorch là một thư viện học máy mã nguồn mở được phát triển bởi phòng thí nghiệm Nghiên cứu AI của Facebook. Đây là một thư viện tensor tối ưu cho học sâu sử dụng GPU và CPU.
Bài viết liên quan
Bài viết phổ biến
KLING AI 1.5 Ra Mắt với Tính Năng Motion Brush và Video HD 1080p
Sep 19, 2024
Công ty khởi nghiệp AI Fal.ai Huy động 23 Triệu Đô cho Các Mô hình AI Tạo Ra Phương tiện Truyền thông
Sep 19, 2024
Apple Intelligence Mở Rộng Hỗ Trợ Ngôn Ngữ vào Năm 2025
Sep 19, 2024
YouTube Shorts Tích Hợp Veo của Google cho Việc Tạo Video Nâng Cao
Sep 19, 2024
Xem thêm