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