У нас вы можете посмотреть бесплатно Setup Mac for Machine Learning with PyTorch in 11 minutes (works for all M1, M2) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
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
Setup your Apple M1 or M2 (Normal, Pro, Max or Ultra) Mac for data science and machine learning with PyTorch. Get the code on GitHub - https://github.com/mrdbourke/pytorch-... PyTorch on Mac announcement blog post - https://pytorch.org/blog/introducing-... Learn PyTorch - https://learnpytorch.io Setup Apple M1 for TensorFlow - • Setup Mac for Machine Learning with Tensor... Other links: Learn ML (beginner-friendly courses I teach) - https://www.mrdbourke.com/ml-courses/ ML courses/books I recommend - https://www.mrdbourke.com/ml-resources/ Read my novel Charlie Walks - https://www.charliewalks.com Connect elsewhere: Web - https://dbourke.link/web Twitter - / mrdbourke Twitch - / mrdbourke ArXiv channel (past streams) - https://dbourke.link/archive-channel Get email updates on my work - https://dbourke.link/newsletter Timestamps: 0:00 - Intro and what we’re covering 1:00 - Open Terminal 1:30 - Requirements 2:22 - 1. Download and install Homebrew 3:51 - 2. Download Miniforge3 4:35 - 3. Install Miniforge3 to get access to Conda 6:10 - 4. Restart Terminal 6:25 - 5. Create a directory to hold the environment/test PyTorch 6:40 - 6. Create a Conda environment and activate it 7:32 - 7. Install PyTorch for Mac 9:01 - 8. Install common data science packages (Jupyter, NumPy, pandas etc) 9:35 - 9. Start a Jupyter Notebook server and create a new notebook 10:00 - 10. Running import code and testing whether PyTorch has access to GPU 11:05 - 11. Seeing if PyTorch can send a tensor to the MPS device