Présentation de l'article：Bienvenue sur PyTorch Spectrum ? Une nouvelle série passionnante d'articles sur Dev Community où nous plongerons dans le domaine dynamique de PyTorch ! Que vous soyez débutant ou que vous cherchiez à perfectionner votre expertise, cette série vous sert de point d'entrée au mas

2024-08-10 commentaire 0  299

Présentation de l'article：PyTorch est l'un des frameworks les plus populaires dans le domaine du deep learning. Sa facilité d'utilisation et sa flexibilité sont appréciées par de nombreux développeurs. Pour de nombreux débutants, installer PyTorch peut être un défi, surtout lorsqu'il s'agit de choisir le bon environnement de développement. Cet article explique comment installer PyTorch à l'aide de PyCharm, un environnement de développement intégré populaire, et fournit des exemples de code spécifiques pour aider les novices à démarrer rapidement. PyCharm est un environnement de développement intégré développé par JetBrains pour Pyth

2024-02-26 commentaire 0  859

Présentation de l'article：Guide d'installation de PyTorch : configurer rapidement un environnement de développement dans PyCharm. PyTorch est l'un des frameworks les plus populaires dans le domaine actuel de l'apprentissage en profondeur. Il présente les caractéristiques de facilité d'utilisation et de flexibilité, et est favorisé par les développeurs. Cet article explique comment configurer rapidement l'environnement de développement PyTorch dans PyCharm, afin que vous puissiez démarrer le développement de projets d'apprentissage en profondeur. Étape 1 : Installer PyTorch Tout d’abord, nous devons installer PyTorch. L'installation de PyTorch doit généralement prendre en compte l'environnement système

2024-02-24 commentaire 0  1479

Présentation de l'article：1. Introduction à PyTorch PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique Python open source basée sur Torch et utilisée pour le traitement du langage naturel et d'autres applications. En janvier 2017, PyTorch a été lancé sur la base de Torch par le Facebook Artificial Intelligence Research Institute (FAIR). Le prédécesseur de PyTorch est Torch. Sa couche sous-jacente est la même que celle du framework Torch, mais une grande partie du contenu a été réécrite en Python. Elle est non seulement plus flexible, prend en charge les graphiques dynamiques, mais fournit également une interface Python. Développé par l'équipe Torch7, il s'agit d'un premier framework d'apprentissage profond Python qui permet non seulement une puissante accélération GPU, mais prend également en charge les réseaux de neurones dynamiques. PyTorch

2023-05-14 commentaire 0  4791

Présentation de l'article：Comment utiliser PyTorch pour la formation aux réseaux neuronaux Introduction : PyTorch est un framework d'apprentissage automatique open source basé sur Python. Sa flexibilité et sa simplicité en font le premier choix de nombreux chercheurs et ingénieurs. Cet article vous expliquera comment utiliser PyTorch pour la formation des réseaux neuronaux et fournira des exemples de code correspondants. 1. Installer PyTorch Avant de commencer, vous devez d'abord installer PyTorch. Vous pouvez le fournir via le site officiel (https://pytorch.org/)

2023-08-02 commentaire 0  1760

Présentation de l'article：Aujourd'hui, je vais vous expliquer quelques connaissances de base du framework d'apprentissage profond PyTorch. J'espère que cela sera utile à tout le monde pour comprendre PyTorch ! 1. PyTorch PyTorch est un framework d'apprentissage automatique Python basé sur Torch. Il a été développé par l'équipe de recherche en intelligence artificielle de Facebook en 2016. Il a résolu le problème de la faible popularité de Torch en raison de l'utilisation du langage de programmation Lua, il a donc été implémenté en utilisant le langage de programmation Python, qui est très largement intégré. 2. Torch de la boîte à outils couramment utilisée de PyTorch : une bibliothèque de tableaux générale similaire à Numpy, qui peut convertir les types de tenseurs en (torch.cuda.TensorFloat) et prend en charge G

2023-04-12 commentaire 0  1194

Présentation de l'article：Selon les informations de ce site du 18 octobre, le site officiel de la Fondation PyTorch a annoncé aujourd'hui que Huawei a rejoint la Fondation PyTorch, devenant ainsi le premier membre chinois et le dixième membre Premier de PyTorch au plus haut niveau au monde. Le blog officiel a déclaré que Huawei soutient et contribue depuis longtemps à l'écosystème PyTorch, en favorisant la prise en charge et les améliorations de diverses puissances de calcul, il a aidé davantage de backends de fabricants à accéder plus facilement à l'écosystème PyTorch et s'engage activement dans l'optimisation de PyTorch. libérant ainsi pleinement la puissance de calcul de Shengteng. La dernière version 2.1 publiée par la communauté PyTorch prend simultanément en charge Ascend NPU, et avec la promotion de Huawei, un mécanisme d'accès aux appareils tiers plus complet a été mis à jour. Sur la base de cette fonctionnalité, calcul d'IA tripartite

2023-10-18 commentaire 0  702

Présentation de l'article：Salut Xiaozhuang ! Ravi de vous rencontrer! Puis-je faire quelque chose pour vous aider ? J'ai partagé quelques éléments sur l'apprentissage profond au cours des derniers jours. De plus, il existe certaines fonctions de traitement de données courantes similaires à numpy et pandas dans Pytorch, qui sont tout aussi importantes et intéressantes ! De même, PyTorch fournit également de nombreuses fonctions de traitement et de transformation des données. Jetons maintenant un coup d'œil aux fonctions indispensables les plus importantes. torch.Tensor Dans PyTorch, torch.Tensor est une structure de données de base utilisée pour représenter les tenseurs. Un tenseur est un tableau multidimensionnel pouvant contenir différents types de données telles que des nombres et des valeurs booléennes. Vous pouvez utiliser torch.Tenso

2024-01-06 commentaire 0  958

Présentation de l'article：Aujourd'hui, nous allons parler de PyTorch. J'ai résumé les neuf opérations PyTorch les plus importantes, ce qui vous donnera un concept global. Création de tenseurs et opérations de base Les tenseurs PyTorch sont similaires aux tableaux NumPy, mais ils disposent d'une accélération GPU et d'une dérivation automatique. Nous pouvons utiliser la fonction torch.tensor pour créer des tenseurs, ou nous pouvons utiliser torch.zeros, torch.ones et d'autres fonctions pour créer des tenseurs. Ces fonctions peuvent nous aider à créer des tenseurs plus facilement. importtorch#Créer un tenseur a=torch.tensor([1,2,3])b=torch.tensor([4,5,6])#Ajout de tenseur

2024-01-06 commentaire 0  455