Erlernen Sie die grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte, die für eine effiziente Arbeit mit PyTorch erforderlich sind. Erhalten Sie ein fundiertes Verständnis von Tensoren, einschließlich deren Erstellung, Operationen und Umformung. Erkunden Sie die Grundlagen von Gradienten, Backpropagation und linearer Regression, bevor Sie sich mit der Verarbeitung von Datensätzen beschäftigen. Beherrschen Sie die Fähigkeiten, die zum Erstellen, Trainieren und Bewerten von neuronalen Netzwerken erforderlich sind.

Erkunden Sie die Grundlagen von PyTorch mit Schwerpunkt auf Tensors – der zentralen Datenstruktur für Berechnungen. Behandelt werden die Erstellung von Tensors, zufällige Initialisierung, mathematische Operationen und die Manipulation von Formen.

Erkunden Sie zentrale Konzepte für das Trainieren von Modellen in PyTorch, einschließlich der Berechnung von Gradienten und der Durchführung von mehrstufiger Backpropagation. Vertiefung in lineare Regression als grundlegendes Machine-Learning-Modell und Einführung in die effiziente Handhabung von Datensätzen.

Erfahren Sie, wie neuronale Netzwerke mit PyTorch erstellt, trainiert und bewertet werden. Sie lernen, wie ein einfaches Feedforward-Netzwerk definiert, seine Parameter durch Training optimiert und seine Leistung bewertet wird.

Herausforderung: Initialisierung von Modellgewichten und -Biases

Lösung

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