• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

PyTorch Python Introduction Tutorial скачать в хорошем качестве

PyTorch Python Introduction Tutorial 13 часов назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
PyTorch Python Introduction Tutorial
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: PyTorch Python Introduction Tutorial в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно PyTorch Python Introduction Tutorial или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон PyTorch Python Introduction Tutorial в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



PyTorch Python Introduction Tutorial

Learn the basics of PyTorch. Over the last few weeks, we have done some algorithmic trading using PyTorch, NumPy, and scikit-learn, plus other tools. PyTorch is a powerful tool. In fact, it is probably one of the best frameworks out there for building AI apps, from large language models to all sorts of smart tech. If you have used ChatGPT before, you have already used technology that runs on PyTorch. It has a lot built in, and the more you use it, the more you make the most of it. Otherwise, you might do what I did, where I did not know all the cool stuff PyTorch could do and ended up building things from scratch instead of using what PyTorch already had. Today, we are going to walk through PyTorch basics with the official quickstart and tutorials and see how much we can learn. For example, I just found out that the DataLoader can work with raw, non-vectorized data, which can save time when getting data into a model. So, let’s jump in and see how far we get. PyTorch has DataLoader and Dataset objects. When I saw TorchVision and its datasets, I thought they were only for images, but it turns out they are made for specific types of data, like images or text. Today, we are focusing on the basics of PyTorch. If you are new to AI, this is a pretty good place to start. A lot of people ask what you should know before using PyTorch. My advice: just see and try it. You do not really need to memorize stuff first. As you use it, you will learn. We are using a Mac with an Apple M-series chip, which includes a GPU and other parts all in one. TorchVision datasets include objects for real world vision tasks like CIFAR and COCO. The tutorial uses FashionMNIST, which, unlike regular MNIST that uses images of handwritten numbers, has images of clothes. So, you can train models to recognize different clothes from these images. PyTorch documentation is a little hard to follow sometimes because PyTorch is complicated, and I feel like I have only just scratched the surface. I want to go deeper because it actually has a lot of the tools I usually write from scratch or import from other libraries like NumPy, but PyTorch has most of them built in. For example, the old torch.no_grad method is replaced with inference mode, which is faster. Inference mode should be used when you are sure you will not need to track gradients with Autograd, like for model evaluation. When downloading FashionMNIST, you set train to true for the training data, false for test data, and keep them separate. The DataLoader part is cool because it does batching for you. The images are 28 by 28 pixels, with grayscale channels. Next, you define a neural network by creating a class that extends nn.Module, set up the layers in the initializer, and set up the forward function to describe how data moves through the model. To speed things up, you move the model to the device (GPU if possible). The model is a basic feedforward network that flattens the input, uses a few layers, and ends with a classification layer that outputs 10 categories, one for each clothing type. The activation layer uses ReLU. For loss, you use cross entropy loss which is good for multi class classification. The optimizer is stochastic gradient descent, which shuffles and batches data during training to help the model learn. Training is done in batches, using forward passes to get predictions, calculating loss, doing backward passes to get gradients, and using the optimizer to update the weights. In case anyone is unfamiliar, PyTorch is the world’s most popular AI framework used by companies like OpenAI (ChatGPT) and Meta, and is open source. It is bigger and in my opinion, more widely used than TensorFlow from Google. After training on this tutorial, I got 64 percent accuracy on test data, which is not great but still okay for this short run. It was helpful to go through this process and see how much you can do with just the built-in tools in PyTorch.

Comments
  • Новый курс обучения DeepSeek LLM - Гиперсоединения с ограничениями многообразия (mHC) 2 недели назад
    Новый курс обучения DeepSeek LLM - Гиперсоединения с ограничениями многообразия (mHC)
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Я в опасности 4 дня назад
    Я в опасности
    Опубликовано: 4 дня назад
  • PyTorch in 1 Hour 4 месяца назад
    PyTorch in 1 Hour
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • it only took 2 characters 9 часов назад
    it only took 2 characters
    Опубликовано: 9 часов назад
  • От нуля до вашего первого ИИ-агента за 25 минут (без кодирования) 8 месяцев назад
    От нуля до вашего первого ИИ-агента за 25 минут (без кодирования)
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Learn Pandas in 30 Minutes - Python Pandas Tutorial 5 месяцев назад
    Learn Pandas in 30 Minutes - Python Pandas Tutorial
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили! 1 месяц назад
    LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Графический API не имеет значения 2 месяца назад
    Графический API не имеет значения
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем 1 месяц назад
    Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Перестаньте изучать n8n в 2025 году... Лучше изучите ЭТО 3 месяца назад
    Перестаньте изучать n8n в 2025 году... Лучше изучите ЭТО
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • Discover PREACT - The Lightweight Alternative to React 1 год назад
    Discover PREACT - The Lightweight Alternative to React
    Опубликовано: 1 год назад
  • 1 неделя использования телефона на базе Linux | Телефон Jolla C2 Community с ОС Sailfish 4 месяца назад
    1 неделя использования телефона на базе Linux | Телефон Jolla C2 Community с ОС Sailfish
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Почему нейросети постоянно врут? (и почему этого уже не исправить) 6 месяцев назад
    Почему нейросети постоянно врут? (и почему этого уже не исправить)
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • ИНОСТРАННЫЙ МЕССЕНДЖЕР ЗАБЛОКИРУЮТ СО ДНЯ НА ДЕНЬ. Роскомнадзор всех запутал. Подготовка к выборам 6 часов назад
    ИНОСТРАННЫЙ МЕССЕНДЖЕР ЗАБЛОКИРУЮТ СО ДНЯ НА ДЕНЬ. Роскомнадзор всех запутал. Подготовка к выборам
    Опубликовано: 6 часов назад
  • Я построил нейронную сеть с нуля 1 год назад
    Я построил нейронную сеть с нуля
    Опубликовано: 1 год назад
  • Экспресс-курс RAG для начинающих 3 месяца назад
    Экспресс-курс RAG для начинающих
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Let me explain PyTorch in 7 Concepts 5 месяцев назад
    Let me explain PyTorch in 7 Concepts
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Смог ли ИИ сделать удобную вещь? Проверяю на 3D принтере 3 дня назад
    Смог ли ИИ сделать удобную вещь? Проверяю на 3D принтере
    Опубликовано: 3 дня назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5