Введение в PyTorch

Давайте познакомимся с библиотекой PyTorch. Это инструмент для работы с тензорами и обучения нейронных сетей. Тензор хранит числа в ячейках, как таблица или ряд, только с удобными операциями для математики и машинного обучения.

У тензора есть форма: сколько рядов и столбцов, или длина одного ряда. Можно посчитать, сколько всего ячеек занято числами. Для обучения важен градиент: запись о том, как меняется значение при малом сдвиге параметров сети.

Сеть собирают из слоёв. Свой класс модели обычно наследуют от базового модуля библиотеки, внутри описывают слои и связь между ними. Ошибка на выходе сравнивает предсказание с эталоном; шаг обучения подправляет веса, чтобы ошибка уменьшалась.

Данные для обучения подают пакетами: числа из файлов или таблиц превращают в тензоры и прогоняют через модель. Готовые веса сохраняют в словарь состояния, чтобы потом загрузить модель снова без повторного обучения.

Со всем этим мы и будем разбираться в рамках данного учебника. Давайте приступим:)