In diesem Beitrag werden wir lernen, wie man ein Computer-Vision-Modell mit einem Convolutional Neural Network in PyTorch trainiert. Selbstfahrende Autos werden größtenteils von Computer Vision Algorithmen angetrieben. PyTorch ist derzeit eine der beliebtesten Bibliotheken im Bereich des Deep Learning und wird von Tausenden von Entwicklern auf der ganzen Welt verwendet. Die Bibliothek gewann an Bedeutung seit der Veröffentlichung von ChatGPT und der Einführung von Deep Learning in die Schlagzeilen der Mainstream-Nachrichten. Mit seinen Fähigkeiten, Deep Learning Modelle effizient zu trainieren (mit GPU-fähigen Funktionen), ist PyTorch zum besten Freund von Maschinenlerningenieuren und Datenwissenschaftlern geworden, wenn es darum geht, komplexe neuronale Netzwerkalgorithmen zu trainieren.
Bisher haben wir in dieser PyTorch-Serie mehrere Grundlagen behandelt, die uns die Grundlagen gegeben haben, um mit dieser Bibliothek von Grund auf zu arbeiten. Zum Beispiel haben wir:
In diesem Blogbeitrag werden wir schließlich die großen Geschütze auffahren und unser…
In diesem Beitrag werden wir lernen, wie man ein Computer-Vision-Modell mit einem Convolutional Neural Network in PyTorch trainiert. Selbstfahrende Autos werden größtenteils von Computer Vision Algorithmen angetrieben. PyTorch ist derzeit eine der beliebtesten Bibliotheken im Bereich des Deep Learning und wird von Tausenden von Entwicklern auf der ganzen Welt verwendet. Die Bibliothek gewann an Bedeutung seit der Veröffentlichung von ChatGPT und der Einführung von Deep Learning in die Schlagzeilen der Mainstream-Nachrichten. Mit seinen Fähigkeiten, Deep Learning Modelle effizient zu trainieren (mit GPU-fähigen Funktionen), ist PyTorch zum besten Freund von Maschinenlerningenieuren und Datenwissenschaftlern geworden, wenn es darum geht, komplexe neuronale Netzwerkalgorithmen zu trainieren.