PyTorch est une librairie populaire pour faire du deep learning en Python.
La raison pour laquelle elle s’est imposée dans le paysage de l’apprentissage automatique est qu’elle décortique les étapes de l’entraînement et de l’inférence de modèles de deep learning.
Ainsi, un atout majeur de PyTorch est la possibilité de manipuler les fonctions de loss pour personnaliser l’apprentissage de nos réseaux de neurones.
Vous utilisez PyTorch ? Alors vous êtes au bon endroit, car vous trouverez ici des ressources pour PyTorch.
Astuces PyTorch
Bases
- Tenseur Identité en PyTorch
- Carré d’un Tenseur en PyTorch
- Créer un Dataset pour PyTorch
- model.eval() en PyTorch
- Valeur Aléatoire en PyTorch
