AI и ML · библиотека

PyTorch

Нейросети на своём компьютере: тензоры, автоматические производные, слои nn, цикл обучения и данные — и в конце сеть, распознающая рукописные цифры. Видеокарта не нужна: всё работает на процессоре. Задачи как в CodinGame: готовая программа, в которой нужно починить сломанный участок.

6 тем · 16 задач
Пройдено задач0 из 16
  1. 01ПродолжитьУстановкаPython, редактор кода, библиотека torch и мост CodeWithMe0 / 1
  2. 02Тензорыtorch.tensor, shape и dtype, float() и деление, поэлементные операции, reshape и view, argmax(dim), сравнение и mean0 / 3
  3. 03Производные сами собойrequires_grad, backward, .grad, скаляр перед backward, torch.no_grad, обнуление градиента, градиентный спуск вручную0 / 3
  4. 04Слои и моделиnn.Linear, nn.ReLU, nn.Sequential, свой nn.Module с forward, parameters и numel, flatten(1), форма выхода0 / 3
  5. 05Цикл обученияnn.CrossEntropyLoss на логитах, torch.optim.SGD и Adam, zero_grad → forward → loss → backward → step, model.train() и model.eval(), Dropout0 / 3
  6. 06Данные и распознавание цифрDataset с __len__ и __getitem__, DataLoader, batch_size, shuffle, drop_last, обучение по пакетам, softmax и уверенность — итоговая сеть для цифр0 / 3