Présentation de l'article：Entrer un travail ou une planification de l'IA dans l'apprentissage en profondeur en profondeur? Vous avez peut-être rencontré des arguments classiques: Pytorch et TensorFlow. Les deux sont puissants et largement utilisés, et sont soutenus par les principaux fabricants. Cela dépend de la situation spécifique. Quels sont les vrais facteurs? Choisissez Pytorch et TensorFlow ne concerne pas seulement la popularité; Certains facteurs clés doivent être pris en compte: ? Easy Utiliser: préférez-vous et plus intuitif et plus de python (pytorch) ou un cadre qui peut être utilisé pour la production et l'évolutivité (TensorFlow)? ? Performance et vitesse: quel cadre est le plus en termes de formation et de raisonnement

2025-01-30 commentaire 0  997

Présentation de l'article：Dans le domaine de l'apprentissage profond, TensorFlow et PyTorch sont deux des frameworks les plus importants utilisés par les chercheurs, les développeurs et les data scientists. Les deux offrent des outils puissants pour créer des réseaux de neurones, former des modèles d'apprentissage automatique et p

2024-10-21 commentaire 0  995

Présentation de l'article：TORCHCHAT: apporter une inférence du modèle de langue importante à votre machine locale Les modèles de grands langues (LLM) transforment la technologie, mais les déployer sur des appareils personnels a été difficile en raison des limitations matérielles. Le nouveau cadre Torchchat de Pytorch

2025-03-04 commentaire 0  410

Présentation de l'article：Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

2025-03-10 commentaire 0  609

Présentation de l'article：Salut les développeurs, Si vous travaillez avec le deep learning, vous avez probablement rencontré les deux frameworks les plus populaires : TensorFlow et PyTorch. Les deux ont leurs atouts, mais lequel choisir ? Décomposons-le avec quelques exemples simples en Python t

2024-10-21 commentaire 0  1077

Présentation de l'article：Le but de ce tutoriel est de fournir une compréhension complète de la façon de construire un modèle de transformateur à l'aide de Pytorch. Le transformateur est l'un des modèles les plus puissants de l'apprentissage automatique moderne. Ils ont révolutionné le domaine, en particulier

2025-03-10 commentaire 0  278

Présentation de l'article：Achetez-moi un café☕ *Mémos : Mon article explique le surajustement et le sous-ajustement. Mon article explique les couches dans PyTorch. Mon article explique les fonctions d'activation dans PyTorch. Mon article explique les fonctions de perte dans PyTorch. Mon article explique les optimiseurs dans PyTorch.

2024-12-01 commentaire 0  932

Présentation de l'article：Achetez-moi un café☕ *Mémos : Mon article explique Batch, Mini-Batch et Stochastic Gradient Descent avec DataLoader() dans PyTorch. Mon article explique Batch Gradient Descent sans DataLoader() dans PyTorch. Mon article explique les optimiseurs dans PyTorch. Il y a un

2024-11-24 commentaire 0  537

Présentation de l'article：Achetez-moi un café☕ *Mémos : Mon message explique OxfordIIITPet(). FiveCrop() peut recadrer une image en 5 parties (haut gauche, haut droit, bas gauche, bas droit et centre), comme indiqué ci-dessous : *Mémos : Le 1er argument pour l'initialisation est size(Required-Type

2025-01-21 commentaire 0  887

Présentation de l'article：Achetez-moi un café☕ *Mémos : Mon message explique OxfordIIITPet(). CenterCrop() peut recadrer zéro ou plusieurs images, en les centrant comme indiqué ci-dessous : *Mémos : Le 1er argument pour l'initialisation est size(Required-Type:int, float ou tuple/list(int ou float)

2025-01-20 commentaire 0  410

Présentation de l'article：Achetez-moi un café☕ *Mémos : Mon message explique OxfordIIITPet(). Resize() peut redimensionner zéro ou plusieurs images comme indiqué ci-dessous : *Mémos : Le premier argument pour l'initialisation est size(Required-Type:int ou tuple/list(int)) : *Mémos : C'est [largeur, hauteur]. Il

2025-01-19 commentaire 0  1026

Présentation de l'article：Achetez-moi un café☕ *Mon message explique tout(). all() peut vérifier si tous les éléments d'un tenseur 0D ou plus D sont vrais, obtenant le tenseur 0D ou plus D de zéro ou plusieurs éléments comme indiqué ci-dessous : *Mémos : all() peut être utilisé avec une torche ou un tenseur. Le 1er

2024-12-31 commentaire 0  650

Présentation de l'article：Achetez-moi un café☕ *Mémos : Mon message explique OxfordIIITPet(). Pad() peut ajouter un remplissage à zéro ou plusieurs images, comme indiqué ci-dessous : *Mémos : Le premier argument pour l'initialisation est padding(Required-Type:int ou tuple/list(int)) : *Mémos : Il peut ajouter un pad

2025-01-18 commentaire 0  206

Présentation de l'article：Ce code démontre la vision de la torche de transformation affine aléatoire. Il explore diverses combinaisons de paramètres, montrant ses capacités de rotation, de traduction, de mise à l'échelle et de cisaillement de l'image. Les résultats sont visualisés à l'aide de matplotlib. La transformation affine aléatoire permet une transformation à deux dimensions.

2025-01-16 commentaire 0  894

Présentation de l'article：Achetez-moi un café☕ *Mémos : Mon message explique pow(). Mon message explique float_power(). Mon message explique abs() et sqrt(). Mon message explique gcd() et lcm(). Mon message explique trace(), reciprocal() et rsqlt(). square() peut obtenir les dizaines 0D ou plus

2025-01-03 commentaire 0  492

Présentation de l'article：Achetez-moi un café☕ *Mémos : Mon message explique linspace(). Mon message explique logspace(). arange() peut créer le tenseur 1D de zéros ou d'entiers ou de nombres à virgule flottante entre début et fin-1(début

2025-01-03 commentaire 0  1079

Présentation de l'article：Achetez-moi un café☕ *Mémos : Mon message explique add(). Mon message explique sub(). Mon message explique div(). Mon message explique le reste(). Mon message explique fmod(). mul() peut effectuer une multiplication avec deux des tenseurs 0D ou plus D de zéro élément ou plus

2025-01-02 commentaire 0  363

Présentation de l'article：Achetez-moi un café☕ *Mémos : Mon message explique square(). Mon message explique float_power(). Mon message explique abs() et sqrt(). Mon message explique gcd() et lcm(). Mon message explique trace(), reciprocal() et rqrt(). pow() peut obtenir le 0D ou plus de D dix

2025-01-01 commentaire 0  397

Présentation de l'article：Achetez-moi un café☕ *Mon message explique unsqueeze(). squeeze() peut obtenir le tenseur 0D ou plus D de zéro ou plusieurs éléments dont zéro ou plusieurs dimensions sont supprimées si la taille est 1 à partir du tenseur 0D ou plus D de zéro ou plusieurs éléments, comme indiqué ci-dessous :

2025-01-01 commentaire 0  223

Présentation de l'article：Achetez-moi un café☕ *Mémos : Mon message explique add(). Mon message explique sub(). Mon message explique mul(). Mon message explique div(). Mon message explique le reste(). fmod() peut effectuer le calcul modulo(mod) du std::fmod de C avec deux des 0D ou plus D

2025-01-01 commentaire 0  797