PyTorch Tutorial
Über PyTorch Tutorial
Lernen Sie die PyTorch-Bibliothek für maschinelles Lernen für Python
PyTorch ist als Open Source-Bibliothek für maschinelles Lernen für Python definiert. Es wird für Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet.
PyTorch entwirft und implementiert Torch in Python, während dieselben Kern-C-Bibliotheken für den Backend-Code verwendet werden.
PyTorch-Entwickler haben diesen Back-End-Code so optimiert, dass Python effizient ausgeführt wird.
Sie behielten auch die GPU-basierte Hardwarebeschleunigung sowie die Erweiterungsfunktionen bei, die Lua-basierte Torch ausmachten.
Liste der in diesem Tutorial behandelten Themen:
PyTorch - Einführung
PyTorch - Installation
Mathematische Bausteine neuronaler Netze
PyTorch - Grundlagen des neuronalen Netzwerks
Universeller Workflow des maschinellen Lernens
PyTorch - Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
PyTorch - Implementierung des ersten neuronalen Netzwerks
PyTorch - Neuronale Netze zu Funktionsblöcken
PyTorch - Terminologien
PyTorch - Laden von Daten
PyTorch - Lineare Regression
PyTorch - Faltungsneurales Netzwerk
PyTorch - Wiederkehrendes neuronales Netzwerk
PyTorch - Datensätze
PyTorch - Einführung in Klöster
PyTorch - Ein Kloster von Grund auf neu trainieren
PyTorch - Merkmalsextraktion in Konventen
PyTorch - Visualisierung von Klöstern
PyTorch - Sequenzverarbeitung mit Convents
PyTorch - Worteinbettung
PyTorch - Rekursive Neuronale Netze
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