详细内容或原文请订阅后点击阅览
Pytorch解释：从自动差异到培训自定义神经网络
深度学习正在塑造我们的世界。实际上，自2010年代初以来，它一直在缓慢地革新软件。 2025年，Pytorch处于这场革命的最前沿，成为训练神经网络的最重要的图书馆之一。无论您是使用计算机视觉，建立大型语言模型（LLM），[…] pytorch的帖子解释说：从自动差异到培训自定义神经网络，首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学在我们讲话时正在塑造我们的世界。实际上，自2010年代初以来，它一直在缓慢地革新软件。 2025年，Pytorch处于这场革命的最前沿，成为训练神经网络的最重要的图书馆之一。
无论您是使用计算机视觉，建立大型语言模型（LLM），培训强化学习者还是尝试图形神经网络 - 一旦进入深度学习城市，您的道路将穿越Pytorch。
本文提供的所有图像都是由作者制作的。
本指南将提供Pytorch方法和设计原则的旋风之旅。在接下来的一个小时里，我们将削减噪音，直接进入神经网络实际训练的核心。
本文涉及Pytorch的基本概念以及如何组合和训练模型 - 从简单的线性回归一直到现代变压器块。比此处介绍的具体代码示例更重要，本文的目的是教授主要的思想，项目级别的体系结构和抽象以与Pytorch.in pytorch.in the其他单词一起工作，以pytorch的方式来看“ pytorch”。
本文涉及Pytorch的基础概念以及如何组合和训练模型 - 从简单的线性回归一直到现代变压器块。
如何 从简单的线性回归一直到现代变压器块比此处介绍的特定代码示例更重要，本文的目的是教授主要思想，项目级架构和抽象来与Pytorch合作。
换句话说，如何思考“ Pytorch方式”。
在我们走到这么远之前，重要的是要了解基础知识。 Pytorch建立在两个核心抽象的基础上：张量和自动分化。掌握这两个 - 张量如何存储数据，以及如何使用梯度来训练神经网络 - 而Pytorch的其余部分将感到自然。让我们首先讨论张量。
1。张量的基础知识
GPU利用率x