Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

Python School

Логотип телеграм канала @pythonaa — Python School P
Логотип телеграм канала @pythonaa — Python School
Адрес канала: @pythonaa
Категории: Технологии
Язык: Русский
Количество подписчиков: 95.09K
Описание канала:

Уроки по Python, которые упростят вам жизнь. Без идиотских туториалов.
Наши мемы для программистов: @conhum
Сотрудничество - @alivian
Канал сотрудничает с рекламным сервисом @Tgpodbor_official

Рейтинги и Отзывы

2.50

2 отзыва

Оценить канал pythonaa и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

0

4 звезд

0

3 звезд

1

2 звезд

1

1 звезд

0


Последние сообщения 13

2022-10-31 11:10:00
Расширьте свои знания в программировании на Python, уделив этому всего 3 вечера по 1,5 часа!

На бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox по программированию вы попробуете себя в роли разработчика на Python и узнаете, как работают популярные алгоритмы этого языка. Проанализируете данные с помощью Data Science. Получите базовые навыки по разным направлениям и советы по развитию карьеры. Мощный компьютер не нужен.

Подробная программа: https://clc.to/TIR9KA

Всех участников ждут подарки.

Выберите свой путь в мире IT с 3 по 5 ноября в 19:00 по московскому времени!
8.2K views08:10
Открыть/Комментировать
2022-10-30 16:05:12
Сохранение и загрузка модели

Передайте model.state_dict() в качестве первого аргумента. Это просто словарь, который сопоставляет слои с их соответствующими изученными параметрами (весами и смещениями).

В качестве второго аргумента дайте имя вашей модели (принято сохранять модели PyTorch с использованием расширений .pth или .pt). Также можно указать полный путь, если вы хотите сохранить его в определенном каталоге.

torch.save(model.state_dict(), "cifar_fc.pth")

Если вы хотите загрузить свою модель для логического вывода, используйте torch.load(), чтобы получить сохраненную модель, и сопоставьте изученные параметры с помощью load_state_dict.
10.1K views13:05
Открыть/Комментировать
2022-10-30 13:47:11 ​​​​Илон Маск теперь в телеграм!

Железный человек 21 века, колонизатор Марса, создатель Tesla, новый владелец Твиттера, инженер гражданского огнемета, отправитель первого туриста на Луну.

Канал посвящённый гению, миллиардеру, плейбою и филантропу: ElonMusk

#промо
11.0K views10:47
Открыть/Комментировать
2022-10-29 23:20:35
Обучение модели

Укажите количество epochs, на которых вы хотите обучить модель. Каждая эпоха будет проходить цикл train, который выводит прогресс каждые 2000 выборок. Затем он проверяет модель на тестовом наборе и выводит точность и потери на тестовом наборе.
12.4K views20:20
Открыть/Комментировать
2022-10-29 21:13:32 Первая карта с кэшбеком в 42% на покупки у партнеров и до 3% на все покупки — такие условия предлагает дебетовая карта Уралсиб.

· Перестаньте терять деньги: получайте 11% на остаток в первые 2 месяца и бесплатное обслуживание!
· Не теряйте на комиссиях при переводах — до 100.000р без комиссии
· Получение карты — в день обращения

Не ленитесь, оформляйте новую карту и получайте прибыль: https://go.redav.online/06e1242ecffd1910
12.4K views18:13
Открыть/Комментировать
2022-10-29 18:14:08
Определение метода тестирования

Это нужно для того, чтобы мы могли оценивать нашу модель и выводить точность на тестовом наборе. Большие отличия от метода тестирования заключаются в том, что мы используем model.eval(), чтобы перевести модель в режим тестирования, и torch.no_grad(), который отключит вычисление градиента, так как мы не используем обратное распространение во время тестирования. Наконец, мы вычисляем средние потери для набора тестов и общую точность.
12.6K views15:14
Открыть/Комментировать
2022-10-28 19:10:40
Результат обратного распространения и обучения

Для шага обратного распространения нам нужно сначала запустить optimizer.zero_grad(). Это устанавливает градиент в ноль перед запуском обратного распространения, поскольку мы не хотим накапливать градиент за последующие проходы.

Метод loss.backward() использует потери для вычисления градиента, затем мы используем Optimizer.step() для обновления весов.
13.5K views16:10
Открыть/Комментировать
2022-10-28 13:10:00
Модули Dataset и DataLoader

Как и Tensorflow, PyTorch имеет несколько наборов данных, включенных в пакет (например, Text, Image и Audio). В этом руководстве будет использоваться один из таких встроенных наборов данных изображений — CIFAR10.

Эти датасеты очень распространены и широко задокументированы в сообществе ML. Они отлично подходят для прототипирования и сравнительного анализа моделей, поскольку вы можете сравнить производительность своей модели с тем, чего смогли достичь другие.
12.3K views10:10
Открыть/Комментировать
2022-10-27 20:59:00
Почему так происходит?

Программа проверяет, совпадает ли пользовательский ответ со строкой yellow. Однако — Yellow с заглавной буквой Y — это совершенно другая строка.

Вы можете легко исправить это, используя метод lower() и внеся небольшое изменение в программу.
13.6K views17:59
Открыть/Комментировать
2022-10-27 19:59:00
Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!

Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект

Какие нейронные сети вы создадите?
Классификация марок молока
Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
Обнаружение возгораний
Оценка стоимости квартир
Классификация отзывов на Teslа
Оценка резюме соискателей
Прогнозирование стоимости полиметаллов
Сегментация изображений самолетов
Распознавание команд умного дома⠀

Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера Регистрация по ссылке
13.9K views16:59
Открыть/Комментировать