Erfahren Sie alles über PyTorch: eine umfassende Einführung, Installation und Einrichtung der Entwicklungsumgebung. Lernen Sie, wie Sie PyTorch installieren und nutzen, um effiziente Machine-Learning-Modelle zu entwickeln.
Lernen Sie die Grundlagen von PyTorch kennen: Erstellen und Manipulieren von Tensors, grundlegende Tensor-Operationen, Indexierung, Slicing, Verbinden von Tensors und automatische Differenzierung mit Autograd. Ein umfassender Leitfaden für den Einstieg in PyTorch.
Erfahren Sie, wie Sie neuronale Netzwerke mit PyTorch erstellen: Einführung in torch.nn, Definition von Schichten und Modulen, Aufbau eines einfachen neuronalen Netzwerks, Vorwärts- und Rückwärtsausbreitung, Aktivierungsfunktionen, Verlustfunktionen und Optimierer. Ein umfassender Leitfaden für den Einstieg in PyTorch.
Erfahren Sie, wie Sie ein neuronales Netzwerk mit PyTorch trainieren: Datenvorbereitung, Laden von Datensätzen mit torchvision und torchtext, Datenaugmentation und -vorverarbeitung, DataLoader und Batch-Verarbeitung, Trainingsschleife, Evaluierung des Modells sowie Speichern und Laden von Modellen. Ein umfassender Leitfaden für den Einstieg in PyTorch.
Erfahren Sie, wie Sie Convolutional Neural Networks (CNNs) mit PyTorch erstellen: Einführung in CNNs, Aufbau eines einfachen CNNs, Pooling-Schichten und ein praktisches Beispiel für die Bildklassifikation. Ein umfassender Leitfaden für den Einstieg in die Bildverarbeitung mit PyTorch.
Erfahren Sie, wie Sie Recurrent Neural Networks (RNNs) mit PyTorch erstellen: Einführung in RNNs, Aufbau eines einfachen RNNs, Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke und Gated Recurrent Unit (GRU) und Bidirectional RNN (BiRNN) und Attention Mechanism.
Erfahren Sie alles über Transfer Learning mit PyTorch: das Konzept des Transfer Learnings, die Verwendung vortrainierter Modelle und das Feinabstimmen von Modellen für spezifische Aufgaben. Ein umfassender Leitfaden für die effiziente Wiederverwendung und Anpassung vortrainierter neuronaler Netzwerke.
Erfahren Sie alles über Generative Adversarial Networks (GANs) mit PyTorch: Einführung in GANs, Aufbau eines einfachen GANs und ein praktisches Beispiel zur Bildgenerierung. Ein umfassender Leitfaden für die Erstellung und Anwendung von GANs zur Generierung realistischer Daten.
Erfahren Sie alles über Natural Language Processing (NLP) mit PyTorch: Einführung in NLP, Tokenisierung und Einbettung, Aufbau einer NLP-Pipeline und ein praktisches Beispiel zur Sentiment-Analyse. Ein umfassender Leitfaden für die Verarbeitung und Analyse von Textdaten mit PyTorch.
Erfahren Sie alles über fortgeschrittene Themen in PyTorch: verteiltes Training, Daten- und Modellparallelität, benutzerdefinierte Datensätze und Data Loaders, Mixed Precision Training, Modell-Quantisierung und Pruning sowie Hyperparameter-Tuning. Ein umfassender Leitfaden zur Optimierung und Effizienzsteigerung Ihrer Machine-Learning-Modelle mit PyTorch.
Erfahren Sie alles über das PyTorch-Ökosystem: Einführung in torchvision, torchaudio und torchtext, Verwendung von PyTorch mit CUDA und Integration mit anderen Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-learn. Ein umfassender Leitfaden für die Entwicklung und das Training von Modellen mit PyTorch.
Erfahren Sie alles über Debugging und Profiling von PyTorch-Modellen: Gängige Debugging-Techniken, Verwendung von Profiling-Tools wie torch.profiler und TensorBoard, und Techniken zur Optimierung der Modellleistung. Ein umfassender Leitfaden zur Identifikation und Behebung von Problemen in Ihren Machine-Learning-Modellen mit PyTorch.
Erfahren Sie alles über die Bereitstellung von PyTorch-Modellen: Exportieren nach ONNX, Bereitstellung mit Flask, FastAPI, Django und Django FastAPI sowie Verwendung von TorchServe. Ein umfassender Leitfaden zur effektiven und effizienten Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.
Erfahren Sie alles über PyTorch Lightning: Einführung in das Framework, Vereinfachung des Model Trainings und ein praktisches Beispiel zur Modellierung und Validierung. Ein umfassender Leitfaden zur effizienten Entwicklung und zum Training von PyTorch-Modellen mit PyTorch Lightning.
Erfahren Sie alles über reale Anwendungen von PyTorch: Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) und Reinforcement Learning. Ein umfassender Leitfaden mit praktischen Beispielen zur Nutzung von PyTorch in der Bildklassifikation, Sentiment-Analyse und dem Training von Reinforcement-Learning-Agenten.
Erfahren Sie alles über PyTorch Hub: Einführung, Nutzung vortrainierter Modelle, praktische Beispiele und Fine-Tuning. Ein umfassender Leitfaden zur effizienten Verwendung und Anpassung von vortrainierten Modellen für Computer Vision, NLP und mehr.
This project trains a GAN using PyTorch to generate realistic MNIST digit images, featuring data preprocessing, custom dataset creation, and full training loop implementation.
Ein Vision Transformer Modell zur Klassifikation von Katzen und Hunden mit PyTorch, inklusive Datenvorbereitung, Training und Validierung.
Erfahren Sie, wie Sie Transformer-Modelle in PyTorch/TensorFlow erstellen, vorgefertigte Modelle wie BERT und GPT verwenden und diese feinabstimmen.
Implementierung eines Transformer-Sprachmodells mit PyTorch. Enthält Selbstaufmerksamkeit, Feed-Forward-Netzwerke und Textgenerierung.
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