- Суть
- Устройство тензоров, циклов обучения в PyTorch и создание собственного фреймворка для нейросетей
- На выходе
- Работать с тензорами (reshape, squeeze, flatten, broadcasting); Создавать и обучать архитектуры нейронных сетей; Предобрабатывать и нормализовать данные; Настраивать тренировочные циклы и вычислять функции потерь; Отлаживать код нейросетей с помощью встроенных инструментов PyTorch
- Навыки
- PyTorch · TensorBoard · отладка нейросетей
- Кому подойдёт
- тем, кто хочет систематизировать знания и гибко управлять архитектурами
- Знать заранее
- знание Python; основы нейросетей
