#from_scratch

2024-12-28

Пишем свой PyTorch на NumPy. ФИНАЛ. Запускаем GPT-2

PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей. Для использования этого фреймворка, часто достаточно поверхностно понимать работу алгоритмов машинного обучения. В этой части мы будем писать инференс код для GPT2 на собственной библиотеке!

habr.com/ru/articles/870504/

#python #pytorch #numpy #neural_networks #from_scratch

2024-12-27

Пишем свой PyTorch на NumPy. Часть 3. Строим граф вычислений

PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей. Для использования этого фреймворка, часто достаточно поверхностно понимать работу алгоритмов машинного обучения. В этой статье мы продолжим реализацию собственный библиотеки машинного обучения на NumPy!

habr.com/ru/articles/870426/

#python #pytorch #numpy #neural_networks #from_scratch

2024-12-25

Пишем свой PyTorch на NumPy. Часть 2. Добавляем новые слои

PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей. В этой статье мы продолжим реализовывать собственную библиотеку машинного обучения на NumPy !

habr.com/ru/articles/869520/

#pytorch #python #numpy #neuralnetworks #from_scratch

2024-12-23

Пишем свой PyTorch на NumPy. Часть 1

PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей. В этой статье мы реализуем собственную библиотеку машинного обучения на NumPy!

habr.com/ru/articles/869118/

#pytorch #python #numpy #neural_networks #from_scratch

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.07
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst