PyTorch kompakt

KAPITEL 5

PyTorch anpassen

Bisher haben Sie mit den in PyTorch integrierten Klassen, Funktionen und Bibliotheken verschiedene vordefinierte Modelle, Modellschichten und Aktivierungsfunktionen entworfen und trainiert. Doch wie sieht es aus, wenn Sie einen neuen Gedanken umsetzen oder Spitzenforschung im Bereich Deep Learning betreiben? Vielleicht haben Sie eine vollkommen neue Schichtenarchitektur oder Aktivierungsfunktion erfunden? Möglicherweise haben Sie einen neuen Optimierungsalgorithmus entwickelt oder eine spezielle Verlustfunktion, die noch nie jemand gesehen hat?

In diesem Kapitel zeige ich Ihnen, wie Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten Komponenten und Algorithmen für Deep Learning in PyTorch erstellen. Zunächst untersuchen wir, wie ...