マインドマップギャラリー Pytorch脳図
これは、Pytorch Brain Mapに関するマインドマップです。このマインドマップは、Pytorchのコアコンポーネントとその主要な機能モジュールをカバーしています。これは、開発者が簡単に開始して迅速に使用できます。
これはバクテリアに関するマインドマップであり、その主な内容には、概要、形態、種類、構造、生殖、分布、アプリケーション、および拡張が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
これは、植物の無性生殖に関するマインドマップであり、その主な内容には、概念、胞子の生殖、栄養生殖、組織培養、芽が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
これは、動物の生殖発達に関するマインドマップであり、その主な内容には、昆虫、カエル、鳥、性的生殖、無性生殖が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
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Pytorch脳図
Pytorchコアコンポーネント
1。テンソル
基本操作(追加、減算、乗算、および分割、マトリックス乗算)
シェイプ変換(シェイプ/ビュー/スクイーズ/スキーをかけない)
データ型変換(float32/int64など)
gpuアクセラレーション(.cuda()/。to(device)))
2。自動分化(オートグラード)
requires_gradプロパティ
backward()backpropagation
グレードグラデーションの計算
3。ニューラルネットワーク層(nn.module)
基本レイヤー
線形フル接続レイヤー
Conv2D畳み込み層
RNN/LSTM/GRUループレイヤー
ドロップアウト/バッチノーム正規化レイヤー
容器
シーケンシャルシーケンシャルコンテナ
モジュレリストモジュールリスト
4。データユーティリティ
データセット要約クラス
Dataloaderデータローダー
batch_size
データを縮小する(シャッフル)
マルチプロセスロード(num_workers)
事前定義されたデータセット(torchvision.datasets)
5。最適化
SGD
アダム
rmsprop
学習レートスケジューラー(lr_scheduler)
6。損失関数
MSE(平均平方エラー)
交差点(クロスエントロピー)
bcewithlogits(バイナリ分類)
カスタム損失関数
7。実用的なツール
モデルSave/Load(torch.save()/torch.load())
デバイス管理(torch.cuda/is_available())
ランダムシード設定(manual_seed)
8。分散トレーニング
DataPar Allel(スタンドアロンマルチカード)
distributedDataParLeal(複数のマシンと複数のカード)
9。展開関連
Torchscript(モデルのシリアル化)
ONNXエクスポート