PyTorch kompakt

KAPITEL 2

Tensoren

Bevor wir tief in die Welt der PyTorch-Entwicklung eintauchen, ist es wichtig, sich mit der grundlegenden Datenstruktur in PyTorch vertraut zu machen: dem torch.Tensor. Wenn Sie den Tensor verstehen, werden Sie auch begreifen, wie PyTorch Daten verarbeitet und speichert, und da bei Deep Learning im Wesentlichen Gleitkommazahlen gesammelt und manipuliert werden, verstehen Sie ebenfalls, wie PyTorch anspruchsvollere Funktionen für Deep Learning implementiert. Darüber hinaus werden Sie häufig auf Tensoroperationen zurückgreifen, wenn Sie bei der Modellentwicklung Eingabedaten vorverarbeiten oder Ausgabedaten manipulieren.

Dieses Kapitel dient als Kurzreferenz, sodass Sie Tensoren verstehen und Tensorfunktionen in Ihrem Code implementieren ...