Скачать с ютуб видео PyTorch Crash Course: Deep Learning in Python For Absolute Beginners

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: PyTorch Crash Course: Deep Learning in Python For Absolute Beginners в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно PyTorch Crash Course: Deep Learning in Python For Absolute Beginners 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 Crash Course: Deep Learning in Python For Absolute Beginners 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 Crash Course: Deep Learning in Python For Absolute Beginners

In this video, we do a crash course on PyTorch, the leading machine learning framework for Python. We start by looking at lower-level concepts like tensors and autodiff. Then we move on to a practical example where we build, train and evaluate a neural network. ◾◾◾◾◾◾◾◾◾◾◾◾◾◾◾◾◾ 📚 Programming Books & Merch 📚 🐍 The Python Bible Book: https://www.neuralnine.com/books/ 💻 The Algorithm Bible Book: https://www.neuralnine.com/books/ 👕 Programming Merch: https://www.neuralnine.com/shop 💼 Services 💼 💻 Freelancing & Tutoring: https://www.neuralnine.com/services 🖥️ Setup & Gear 🖥️: https://neuralnine.com/extras/ 🌐 Social Media & Contact 🌐 📱 Website: https://www.neuralnine.com/ 📷 Instagram: / neuralnine 🐦 Twitter: / neuralnine 🤵 LinkedIn: / neuralnine 📁 GitHub: https://github.com/NeuralNine 🎙 Discord: / discord Timestamps: (0:00) Intro (0:42) Environment Setup (5:26) CUDA Information (7:00) PyTorch Tensors (11:51) PyTorch AutoGrad (15:12) Loading Datasets in PyTorch (20:57) Build Neural Network (26:21) Train Neural Network (29:09) Evaluate Neural Network (31:41) Outro

Comments