PyTorch Référence de poche

Chapitre 8. L'écosystème de PyTorch et les ressources complémentaires.

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : [e-mail]

Dans les chapitres précédents, tu as appris tout ce dont tu as besoin pour concevoir et déployer des modèles de Deep Learning avec PyTorch. Tu as appris à construire, entraîner, tester et accélérer tes modèles sur différentes plateformes et à déployer ces modèles sur le Cloud et les appareils périphériques. Comme tu l'as vu, PyTorch possède de puissantes capacités dans les environnements de développement et de déploiement et est très extensible, ce qui te permet de créer des personnalisations adaptées à tes besoins.

Pour conclure ce guide de référence, nous allons explorer l'écosystème PyTorch, d'autres bibliothèques de soutien et des ressources supplémentaires. L'écosystème PyTorch est l'un des avantages les plus puissants de PyTorch. Il fournit un riche ensemble de projets, d'outils, de modèles, de bibliothèques et de plateformes pour explorer l'IA et accélérer ton développement dans ce domaine.

L'écosystème PyTorch comprend des projets et des bibliothèques créés par des chercheurs, des fournisseurs tiers et la communauté PyTorch. Ces projets sont bien entretenus et ont été validés par l'équipe de PyTorch pour garantir leur qualité et leur utilité.

En outre, le projet PyTorch comprend d'autres bibliothèques qui prennent en charge des domaines spécifiques, notamment Torchvision ...