• ClipSaver
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

An introduction to PyTorch скачать в хорошем качестве

An introduction to PyTorch 8 месяцев 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...
An introduction to PyTorch
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: An introduction to PyTorch в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно An introduction to PyTorch 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 An introduction to PyTorch 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



An introduction to PyTorch

PyTorch is a deep learning framework that utilizes neural networks to process data and offers powerful features, such as GPU acceleration for enhanced performance. Automatic Differentiation is a cornerstone of PyTorch's optimization algorithms, enabling models to learn from data by adjusting their parameters based on gradients. The framework includes a robust ecosystem, with TorchScript for optimizing model performance, Torchvision for computer vision, and Torchaudio for audio processing. Data Loaders and Datasets simplify data management, while Transfer Learning allows developers to leverage pre-trained models. Convolutional Neural Networks (CNNs) are optimized for image recognition, and Recurrent Neural Networks (RNNs) excel at processing sequential data. PyTorch boasts a thriving community, offering resources, tutorials, and collaborative support. Transcript: • ​All ​right, ​let's ​jump ​right ​into ​another ​deep ​dive. ​• ​Uh, ​today ​we're ​going ​to ​be ​tackling ​Pytorch. ​And ​you ​know, ​this ​has ​become ​kind ​of ​a ​rock ​star ​in ​the ​machine ​learning ​world. ​So ​think ​of ​it ​as ​like ​your ​one ​stop ​shop ​for ​building ​and ​training ​all ​those ​AI ​models ​you ​hear ​so ​much ​about, ​especially ​the ​ones ​that ​are ​using ​deep ​learning. ​I've ​got ​a ​ton ​of ​research ​here ​and ​I'm ​really ​fascinated ​to ​just ​unpack ​it ​all ​with ​you. ​One ​thing ​that ​I ​found ​really ​interesting ​was ​just ​how ​popular ​Pytorch ​is. ​It ​really ​seems ​like ​everyone ​is ​using ​it. ​Researchers, ​developers, ​you ​name ​it. ​Everyone ​is ​just ​singing ​its ​praises. Speaker B Yeah, ​I ​mean, ​it's ​true. ​Pytorch ​has ​really ​gotten ​this ​reputation ​for ​being ​super ​user ​friendly ​• ​• ​and ​uh, ​just ​really ​flexible. ​It ​doesn't ​hold ​your ​hand, ​but ​it ​also ​doesn't ​trip ​you ​up ​with ​a ​bunch ​of ​unnecessary ​complexity. ​So ​this ​approachability ​I ​think ​has ​really ​made ​it ​a ​favorite ​even ​for ​people ​who ​are ​just ​kind ​of ​dipping ​their ​toes ​into ​the ​machine ​learning ​waters ​for ​the ​first ​time. Speaker A It's ​pretty ​incredible ​to ​think ​about ​the ​impact ​Pytorch ​is ​already ​having. ​I ​mean, ​this ​isn't ​just ​some ​abstract ​concept. ​This ​is ​something ​that's ​powering ​like ​real ​world ​applications ​that ​we ​use ​every ​day. ​I ​mean, ​think ​about ​it. ​Those ​filters ​that ​like ​magically ​make ​your ​selfies ​look ​amazing, ​or ​you ​know, ​all ​the ​personalized ​recommendations ​you ​get ​online. ​Like ​Pytorch ​is ​kind ​of ​working ​behind ​the ​scenes ​making ​all ​of ​this ​stuff ​happen. Speaker B Oh, ​absolutely. ​And ​if ​you ​zoom ​out ​even ​further, ​I ​mean, ​you'll ​find ​Pytorch ​playing ​a ​key ​role ​in ​all ​sorts ​of ​fields. ​Healthcare, ​finance, ​you ​name ​it. ​In ​healthcare, ​it's ​being ​used ​to ​analyze ​medical ​images. ​In ​finance, ​it's ​helping ​to ​predict ​market ​trends. ​I ​mean, ​even ​artists ​are ​using ​it ​to ​create ​generative ​art. ​It's ​crazy. Speaker A So ​it ​really ​seems ​like ​Pytorch ​is ​everywhere. ​So ​how ​does ​it ​actually ​work? ​One ​of ​the ​terms ​that ​keeps ​popping ​up ​in ​my ​research ​is ​tensors. ​What ​exactly ​are ​those ​and ​why ​are ​they ​so ​important? ​Pytorch. Speaker B Okay, ​so ​you ​can ​think ​of ​tensors ​as ​like ​the ​building ​blocks ​of ​data ​in ​Pytorch. ​So ​imagine ​like ​a ​spreadsheet, ​but ​one ​that ​can ​handle ​not ​just ​like ​rows ​and ​columns, ​but ​multiple ​dimensions ​of ​information. ​And ​this ​is ​crucial ​because, ​you ​know, ​machine ​learning ​models ​often ​deal ​with ​these ​huge ​data ​sets ​with ​really ​complex ​structures, ​like, ​you ​know, ​all ​the ​pixels ​in ​an ​image ​or ​all ​the ​words ​in ​a ​piece ​of ​text. ​So ​tensors ​provide ​a ​really ​powerful ​way ​to ​organize ​and ​process ​all ​that ​information. ​• Speaker A So. ​So ​if ​tensors ​are ​like ​the ​building ​blocks, ​what's ​the ​glue ​that ​holds ​everything ​together? ​You ​know, ​the ​research ​mentions ​something ​called ​automatic ​differentiation. ​That ​sounds ​a ​little ​bit ​like ​magic ​to ​me. Speaker B Yeah, ​I ​mean, ​it ​might ​sound ​kind ​of ​intimidating, ​but ​it's ​actually ​one ​of ​the ​features ​that ​makes ​Pytorch ​so ​user ​friendly, ​basically. ​Automatic ​differentiation ​handles ​all ​the ​calculus ​involved ​in ​training ​a ​machine ​learning ​model. ​So ​it ​like, ​automatically ​calculates ​how ​much ​each ​parameter ​of ​the ​model ​needs ​to ​be ​adjusted ​to ​like, ​improve ​its ​predictions.

Comments

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

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