Lernen Sie die grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte, die erforderlich sind, um effizient mit PyTorch zu arbeiten. Erhalten Sie ein solides Verständnis für Tensors, einschließlich Erstellung, Operationen und Umformung. Erkunden Sie die Grundlagen von Gradienten, Backpropagation und linearer Regression, bevor Sie zu Datensätzen übergehen. Beherrschen Sie die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um neuronale Netzwerke zu erstellen, zu trainieren und zu bewerten.

Erkunden Sie die Grundlagen von PyTorch mit Fokus auf Tensors - die zentrale Datenstruktur für Berechnungen. Sie werden etwas über die Erstellung von Tensors, zufällige Initialisierung, mathematische Operationen und Formmanipulation lernen.

Erkunden Sie wichtige Konzepte zum Trainieren von Modellen in PyTorch, einschließlich der Berechnung von Gradienten und der Durchführung von mehrstufiger Rückwärtspropagation. Meistern Sie die lineare Regression als grundlegendes maschinelles Lernmodell und lernen Sie, Datensätze effizient zu handhaben.

Entdecken Sie, wie Sie neuronale Netzwerke mit PyTorch erstellen, trainieren und bewerten. Sie werden lernen, wie man ein einfaches Feedforward-Neuronales Netzwerk definiert, seine Parameter durch Training optimiert und seine Leistung bewertet.

Pytorch Grundlagen

Herausforderung: Initialisierung von Modellgewichten und -Biases

Lösung

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