Публикации по теме 'pytorch'


Создание приложения для поиска изображений на Python с использованием CLIP и Streamlit
Такие приложения, как Google Photos, позволяют искать изображения на вашем телефоне с помощью текстовых запросов. Примечательным аспектом является то, что приложению не нужно, чтобы вы маркировали изображения на основе их содержимого. Например, вы можете выполнить поиск кошка или суп в приложении Google Фото и получить релевантные результаты, несмотря на отсутствие изображений. текстовое описание. Как приложение может это сделать? Подобные приложения понимают связь между..
Загрузка огромных моделей PyTorch с линейным потреблением памяти
Загрузка огромных моделей PyTorch с линейным потреблением памяти Привет! Код здесь Сегодня мы увидим, как загрузить модель Pytorch с линейным потреблением памяти. Загрузка модели занимает в два раза больше памяти. Давайте посмотрим, почему: Во-первых, нам нужна модель:
Глубокое обучение с PyTorch
Ранее вы, возможно, сталкивались с библиотеками с открытым исходным кодом, предлагающими среды обучения с подкреплением. Область RL добилась впечатляющих успехов, особенно в сочетании с глубоким обучением. Новые разработки позволяют решать еще более сложные задачи. Несколько методов и ресурсов глубокого обучения способствовали этому прогрессу. С помощью PyTorch вы можете создавать сложные модели глубокого обучения, используя всего несколько строк кода Python. В этой статье нет..
Pytorch Классификация спутниковых изображений с использованием нейронных сетей.
Pytorch Классификация спутниковых изображений с использованием нейронных сетей. ВВЕДЕНИЕ Описание набора данных: содержит четыре класса спутниковых изображений: вода , пустыня , облачность и зеленые зоны, по 1500 изображений каждого класса. В тестовой папке содержится по 40 изображений каждого класса. ссылка на набор данных: https://www.kaggle.com/mahmoudreda55/satellite-image-classification Цель . Разработать модель глубокого обучения или нейронной сети, которая может..
Руководство ODSC по подготовке к PyTorch
PyTorch — это платформа с открытым исходным кодом, созданная для разработки моделей машинного обучения и глубокого обучения. В частности, эта платформа обеспечивает стабильность и поддержку, необходимые для создания вычислительных моделей на этапе разработки и их развертывания на этапе производства. Функциональность PyTorch расширяется с помощью других библиотек Python, таких как NumPy и SciPy . Кроме того, сильное ускорение графического процессора PyTorch позволяет легко..
Перенос обучения с Pytorch
Недавно я прошел курс Стэнфордского CNN cs231n и хотел применить то, что я узнал, в проекте и погрузиться во внутреннюю работу Pytorch. Мне нравится разрабатывать программное обеспечение и создавать инструменты автоматизации, поэтому я решил создать гибридный инструмент между программной инженерией и глубоким обучением. Я очень упростил использование инструмента командной строки Transfer Learning ( pyclassify ) https://github.com/zeyadyasser/pyclassify . использование Под..
Начните свое путешествие по CNN с PyTorch на Python
Узнайте, как классифицировать рукописные цифры с помощью сверточной нейронной сети (CNN). Описание статьи Вступление О PyTorch Процесс обучения представлению данных нейронной сети О наборе данных MNIST Загрузка данных MNIST Настройка конфигурации модели с помощью последовательного модуля Настройка критериев потерь и оптимизатора Модельное обучение и оценка эффективности Построение графика потерь в обучении и точности тестов Учебный код CNN Вступление Мир машинного..