Семинар. Основы PyTorch. Работа с тензорами.

Занятие ведёт Дмитрий Садыков.
Материалы: drive.google.c...
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале.
За нашими новостями можно следить здесь:
Наш канал в TG: t.me/deep_lear...
Официальный сайт: dls.samcs.ru/ru/
Официальная группа ВК: dlschoo...
Github-репозиторий: github.com/DLS...
Поддержать канал можно на Boosty: boosty.to/deep...
ФПМИ МФТИ
Официальный сайт: mipt.ru/educat...
Магистратура: mipt.ru/educat...
Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": omscmipt.ru/
Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": digec.online/
Лаборатории ФПМИ: mipt.ru/educat...

[@AskoLd1ee]

Просьба выстраивать картинку так, чтобы не приходилось ломать глаза. Сейчас очень мелко читать с телефона. Сделайте хотя бы как на прошлом семинаре: kzbin.info/www/bejne/eGGWdKWqpb53n5Y

[@DeepLearningSchool]

Спасибо, будем учитывать

[@ivanrychkov]

Правильно ли я понимаю, что после вычисления градиентов мы применяем их ко всем параметрам одновременно? Или мы сначала применяем градиент к верхним слоям сети, после чего считаем для более глубоких слоёв и применяем к ним?

[@kirillprosvirin8065]

Что значит применяем? Не совсем понял. У тебя backward хранит граф вычислений, т.е. для 5x^2 "Сначала мы возвели в квадрат, потом умножили на 5". На основании этого потом считаются производные по параметрам, у которых флаг requires_grad=True. Смотрим в конец. Возводили в квадрат, значит 2х. Потом умножение на 5, значит 5*2х.

[@ДимаВолодин-ш8о]

Можно, пожалуйста, ссылку на блокнот?

[@DeepLearningSchool]

Добавлено

[@dmitryk9440]

Все хорошо, но, пожалуйста, выкладывайте видосы хотя бы ещё 480p и 720p. К сожалению не у всех инет недорогой и быстрый, а в 360 ничего не видно.

[@coryphoenixxx8238]

есть же!

[@jackmoral9127]

Тема интересная но нудноватая)