Свързани публикации 'pytorch'


PyTorch Wrapper за изграждане и обучение на невронни мрежи
Ще представя PyTorch Wrapper в този урок, спестявайки ни време при разработването на конвейера за обучение на модели на PyTorch. Ще можем да направим това на блокове! Най-модерните пътни карти за наука за данни, които някога сте виждали! Предлага се с хиляди безплатни ресурси за обучение и интеграция с ChatGPT! https://aigents.co/learn/roadmaps/intro Добре дошли на всички обратно в моя друг урок. „Последният път“ ви показах как да обучавате прост модел на PyTorch, това беше..
DL Infra Series: CUDA програмиране — част 2
Част 2 от подсериите за програмиране на CUDA — Променливи на йерархията на нишките, стрийдирани цикли и NVIDIA Nsight Серията DL Infra има за цел да слее празнината между инженерство и изследвания в Deep Learning. Тъй като полето на DL или AI като цяло се развива доста бързо, лесно е да се изгубите в океана от теория и да забравите основите. Тази поредица има за цел да предостави на публиката фундаментални подробности за инфраструктурата в кратки и разбираеми части. Ускоряването..
Преобразуване на LipSync PyTorch модел в CoreML модел
Готови ли сте да пренесете вашия LipSync PyTorch модел на следващото ниво и да го конвертирате в CoreML модел? Страхотен! В тази публикация в блога ще ви преведем през стъпките за преобразуване на модела и подготовката му за интегриране на приложение за iOS. Така че нека се потопим! Първо, нека започнем с малко основна информация. Моделът, с който ще работим, се нарича Wav2Lip, който може да се използва за генериране на видеоклипове, синхронизирани с устни. Можете да намерите..
Логистична регресия с PyTorch
В този урок ще научим за PyTorch и как да обучим логистичен регресионен модел с помощта на библиотеката на PyTorch ВЪВЕДЕНИЕ Логистичната регресия е популярен алгоритъм за машинно обучение, използван за проблеми с двоичната класификация. Това е вид регресионен анализ, при който променливата на отговора е категорична по природа, с два възможни изхода, обикновено представяни като „0“ и „1“. Основната цел на логистичната регресия е да се предвиди вероятността за настъпване на събитие, като..
Как да тренираме дългосрочна, краткосрочна памет, повтаряща се невронна мрежа
Научете как да тренирате LSTM RNN с помощта на PyTorch Мрежата с дълга краткосрочна памет (LSTM) е вид повтаряща се невронна мрежа (RNN), която е предназначена да се справи с проблема с изчезващите градиенти в традиционните RNN. LSTM мрежа е особено полезна за моделиране на поредици от данни, като разпознаване на реч, генериране на музика и време...
Intel Image Classification с PyTorch (Pt1)
ВЪВЕДЕНИЕ В тази статия представям проста реализация на рамката PyTorch за проблема с класификацията на изображения. В този проект се използва наборът от данни за изображения на Intel. Написах кратка статия, за да представя и да работя върху стъпките за предварителна обработка на изображения на този набор от данни тук . Тази статия е продължение за разширяване на изграждането на модела, обучението и стъпките за извод, като кодовете се преработват в подходяща структура на хранилище...
Data Science — Ден 9. Какво е PyTorch?
Здравейте, аз съм студент в областта на Data Science. В тази публикация бих искал да споделя какво научих, докато изучавах PyTorch. Ще разгледам следните теми в тази публикация: Какво е PyTorch? Защо PyTorch? Предимства на PyTorch Недостатъци на PyTorch Да се ​​потопим! Какво е PyTorch? PyTorch е библиотека с отворен код за машинно обучение, която е подобна на Tensorflow. PyTorch е рамка, която предоставя гъвкав и динамичен подход за изграждане и обучение на невронни..