🔥 Интеграция весов и смещений с PyTorch скачать в хорошем качестве

🔥 Интеграция весов и смещений с PyTorch

В этом видео Чарльз Фрай, преподаватель глубокого обучения Weights & Biases, демонстрирует, как интегрировать W&B в код PyTorch, избегая помех со стороны Mirror Universe и атаки Kraken. Следите за новостями в Colab: http://wandb.me/pytorch-colab Смотреть версию для Keras: http://wandb.me/keras-video Weights & Biases — это инструменты для разработчиков машинного обучения: записывайте и визуализируйте каждую деталь вашего исследования, легко сотрудничайте, продвигайте передовые технологии — мы всегда бесплатны для учёных и проектов с открытым исходным кодом. Присоединяйтесь к нашему сообществу специалистов по машинному обучению, чтобы делиться интересными проектами и знакомиться с другими людьми, работающими в области глубокого обучения. http://wandb.me/slack В нашей галерее Fully Connected представлены тщательно подобранные отчёты о машинном обучении, подготовленные исследователями, исследующими методы глубокого обучения, участниками Kaggle, демонстрирующими успешные модели, и лидерами отрасли, делящимися передовым опытом. https://wandb.ai/fc 0:00 — Что такое W&B? Как добавить его в код PyTorch? 3:25 — Установка, импорт и настройка 5:49 — Настройка гиперпараметров и шаблонного кода 12:03 — Регистрация метрик и градиентов в W&B 15:48 — Просмотр панели мониторинга W&B 18:10 — Метаданные, системные метрики и топология модели в W&B 23:06 — Заключение