pütorch

Tehisintellekti ja süvaõppe ajastul on PyTorch Pythoni jaoks populaarne avatud lähtekoodiga masinõppe raamatukogu tensorarvutuse ja sügavate närvivõrkudega. Üks selle paljudest kasulikest funktsioonidest on PyTorchVideo, mis on spetsiaalselt video mõistmise ülesannete jaoks loodud tööriist. Selles artiklis käsitleme PyTorchVideo maailma, probleeme, mida see võib aidata meil lahendada, ja juhendame teid selle rakendamisel.

Loe rohkem

Masinõppe ja tehisintellekti maailmas on kiiremate ja täpsemate tulemuste saavutamiseks tavaline töötada **ettevalmistatud mudelitega**. Neid mudeleid on juba koolitatud suurte andmekogumitega ja need on sisuliselt kasutusvalmis. Eelkoolitatud mudeli laadimine võib säästa märkimisväärselt aega ja ressursse võrreldes nullist alustamisega. Selles artiklis uurime, kuidas laadida Pythoni abil eelkoolitatud mudelit, keskendudes konkreetselt laialdaselt kasutatavale süvaõppe teegile TensorFlow. Pakume probleemile lahendust, arutame vajalikke teeke ja funktsioone ning käime läbi koodi samm-sammult selgituse.

Loe rohkem

Viimastel aastatel on kasvanud huvi loomuliku keele töötlemise (NLP) ja masinõppe vastu tänu võimsate mudelite, nagu Hugging Face's Transformers, väljatöötamisele. Need mudelid on muutnud pöörde viisi, kuidas me teksti analüüsime ja töötleme, pakkudes paremat ülevaadet ja arusaamist. Nende mudelite peenhäälestus on muutunud populaarseks teemaks, kuna see võimaldab arendajatel kohandada eelkoolitatud mudeleid oma konkreetsetele ülesannetele ja saavutada suuremat jõudlust. Selles artiklis käsitleme Hugging Face Transformeri mudeli peenhäälestamist, koodi samm-sammult selgitust ja mõningaid selle protsessiga seotud teemasid, funktsioone ja teeke.

Loe rohkem

Moetrendid tulevad ja lähevad, kuid stiilide, välimuse ja kombinatsioonide aluseks olevaid aluseid saab sageli jälgida moeajaloo kaudu. Selles artiklis uurime erinevaid stiile klassikalisest eksperimentaalseni ning anname ülevaate värvidest ja rõivastest, mis neid kõige paremini esile toovad. Samuti käsitleme iga stiili ajalugu, sukeldudes nende päritolu ja arengusse aja jooksul. Ükskõik, kas olete kogenud moetegija või alles hakkate moevaldkonnaga tegelema, on igaühel midagi õppida.

Loe rohkem

Andmeanalüüsi maailm nõuab sageli aegridade andmetega töötamist ja selliste andmete käsitlemisel kasutatav levinud tehnika on kontseptsiooni kasutamine veerev aken. Veerev aken, mida mõnikord nimetatakse liikuvaks aknaks või libisevaks aknaks, on lähenemisviis, mis võimaldab meil segmentida oma andmestiku väiksemateks tükkideks, neid töödelda ja saada kasulikku teavet saadud alamsarjast. Seda võimsat tehnikat kasutatakse laialdaselt rahanduses, prognoosimises ja suundumuste analüüsis, mistõttu on see teie analüütilise tööriistakasti väärtuslik oskus. Selles artiklis uurime veereva akna kontseptsiooni, käsitleme probleemi, jagame selle lahenduse hõlpsasti mõistetavateks sammudeks ning arutame seotud Pythoni teeke ja funktsioone, mis võivad meie elu lihtsamaks muuta.

Loe rohkem

Tänapäeva tarkvaraarenduse maailmas on sõltuvuste haldamine ja rakenduste tõrgeteta toimimise tagamine erinevatel platvormidel muutunud kriitiliseks. Üks laialdaselt kasutatavaid programmeerimiskeeli, Python, pakub laiaulatuslikku raamatukogude ja sõltuvuste ökosüsteemi, et rahuldada mitmesuguseid rakendusnõudeid. Anaconda, populaarne Pythoni distributsioon, lihtsustab seda protsessi, pakkudes hõlpsasti kasutatavat keskkonda sõltuvuste haldamiseks ja Windowsi süsteemidega töötamiseks. Selles artiklis käsitleme Anaconda abil sõltuvuste haldamise keerukust ja näitame sobivaid meetodeid selle probleemi lahendamiseks. Selle käigus uurime erinevaid Pythoni teeke ja funktsioone, mis võivad seda protsessi aidata.

Loe rohkem

Mood on alati olnud dünaamiline ja pidevalt arenev tööstusharu, kus kerkivad esile uued suundumused ning vaadatakse üle ja mõeldakse ümber vanu. Alates mineviku elegantsist kuni tänapäeva eksperimentaalsete suundumusteni on mood eneseväljenduse oluline vorm ja individuaalsuse sümbol. Selle põneva teema uurimiseks süveneme erinevate moestiilide ajalukku, analüüsime neid iseloomustavaid rõivaid ja värve ning ammutame inspiratsiooni kõige ikoonilisematest radadest. Tee peal näeme isegi, kuidas Python aitab meil moe keerukust paremini mõista. Niisiis, alustame selle moe ja tehnoloogia uurimisega.

Loe rohkem

Moemaailm areneb pidevalt ning pidevalt kerkivad esile uued stiilid, välimused ja trendid. Olenemata sellest, kas olete inspiratsiooni otsiv disainer või lihtsalt moehuviline, on nende erinevate stiilide mõistmine ülioluline, et olla kursis viimaste arengutega. Selle põhjaliku juhendi eesmärk on käsitleda erinevate stiilide, välimuse ja moesuundade keerukust ning iga stiili ja riietumisviisi ajalugu. Lisaks uurime programmeerimise, täpsemalt Pythoni rolli moe- ja SEO maailmas.

Loe rohkem

Sissejuhatus

Kiiresti arenevas süvaõppe ja närvivõrkude maailmas on raamatukogud ja raamistikud arendusprotsessi lihtsustamiseks ja kiirendamiseks hädavajalikud. PyTorch Lightning on üks selline võimas raamatukogu, mis on ehitatud laialt populaarse PyTorchi peale. Lightning on loodud selleks, et andmeteadlased ja ML-insenerid saaksid hõlpsasti oma mudeleid skaleerida, vältida standardkoodi ja parandada üldist loetavust. Siiski võite PyTorch Lightningiga töötades sageli silmitsi seista selliste probleemidega nagu atribuudiviga „pytorch_lightning.metrics”. Selles artiklis käsitleme probleemi ja juhendame teid selle lahenduseni, tükeldades koodi paremaks mõistmiseks. Lisaks käsitleme selle probleemi lahendamisega seotud seotud raamatukogusid ja funktsioone.

Loe rohkem