PYTORCH С НУЛЯ - ТЕНЗОРЫ И НЕЙРОСЕТИ

• PyTorch — популярная библиотека для работы с нейронными сетями.  

• Код на PyTorch пишется развёрнуто, что помогает лучше понимать и контролировать действия.  

• В видео рассматривается основы работы с тензорами и обучение нейронной сети с использованием векторов и матриц.  

• Тензоры — основной объект в PyTorch, объединяющий скаляры, векторы, матрицы и тензоры более высокого ранга.  

• Скаляры используются для метрик модели, векторы — для параметров объекта, матрицы — для всей выборки данных.  

• Тензоры более высокого ранга применяются для изображений, видео и других видов данных.  

• Установка PyTorch через конфигуратор на официальном сайте или команду pip install torch.  

• Создание тензоров с помощью функции `tensor` и выполнение базовых математических операций: сложение, умножение, возведение в степень.  

• Вычисление базовых статистик: среднее, стандартное отклонение с помощью методов `mean` и `std`.  

• Создание матриц с помощью вложенных списков чисел.  

• Выполнение поэлементных операций и матричного произведения.  

• Вычисление статистик для строк и колонок матриц.  

• Описание набора данных: 6500 бутылок португальского вина с 11 химическими параметрами и оценкой жюри.  

• Разбиение данных на обучающую и валидационную выборки.  

• Индексация в тензорах для перемешивания и разделения данных.  

• Нормализация признаков: вычитание среднего значения и деление на стандартное отклонение.  

• Вычисление среднего и стандартного отклонения с помощью методов `mean` и `std`.  

• Обратная операция для восстановления исходных значений.  

• Загрузка данных красного вина с помощью функции `load`.  

• Перемешивание данных и разделение на обучающую и валидационную выборки.  

• Нормализация признаков, сохранение тензоров с помощью функции `save`.  

• Сохранение тензоров `mean` и `std` для последующей нормализации новых данных.  

• Возможность обработки и сохранения данных белого вина.  

• PyTorch — одна из самых популярных библиотек для работы с нейронными сетями.  

• NumPy — старая библиотека, часто используемая в датасайнс-проектах.  

• Интерфейс NumPy и PyTorch имеет много общего, что облегчает адаптацию пользователей.  

• NumPy не поддерживает автоматическое дифференцирование и вычисления на видеокартах.  

• Эти функции критически важны для работы с нейронными сетями.  

• В PyTorch и NumPy массивы хранятся как непрерывные участки памяти.  

• В Python списки хранятся свободно, что позволяет хранить объекты любого типа, но замедляет операции.  

• Пример сравнения скорости сложения массивов показывает преимущество тензоров.  

• PyTorch использует типы данных с указанием разрядности: int64 и float32.  

• Разрядность влияет на точность и объём памяти.  

• По умолчанию используются 32-битные числа с плавающей точкой для баланса точности и скорости.  

• PyTorch автоматически приводит типы при большинстве операций.  

• В редких случаях требуется ручное приведение типов, например, при составном присвоении.  

• Ошибки типизации исправляются с помощью метода `to`.  

• Видеокарты ускоряют операции между тензорами благодаря параллельной работе ядер.  

• PyTorch позволяет выбирать устройство для обработки каждого тензора.  

• Метод `to` создаёт копию тензора в памяти указанного устройства.  

• Для переноса тензора на видеокарту используется строка `cuda`.  

• При переносе части тензоров на видеокарту могут возникнуть ошибки, требующие переноса обоих тензоров на одно устройство.  

• Альтернативные варианты для работы с видеокартами: Google Colab и KGL.com.  

• Пример умножения матриц показывает значительное ускорение операций на видеокартах.  

• Большинство операций выполняются в 10–100 раз быстрее на видеокартах по сравнению с процессором.  

• Градиентный спуск — алгоритм оптимизации, который находит минимум функции с помощью её производной.  

• Начинается с выбора случайной точки, в которой вычисляется производная.  

• Действие зависит от модуля и знака производной: при положительном значении производной аргумент уменьшается, при отрицательном — увеличивается.  

• Формула для обновления аргумента: вычесть из значения аргумента производную функции, умноженную на коэффициент обучения альфа.  

• Коэффициент обучения альфа может принимать значения от 0,0001 до 0,1.  

• При нескольких аргументах каждый обновляется независимо.  

• Автоматическое дифференцирование в PyTorch позволяет вычислять производные без ручного труда.  

• PyTorch отслеживает операции между тензорами и позволяет вычислить производную любого выражения.  

• Для вычисления производной тензор должен быть помечен флагом «град».  

• Пример: вычисление производной функции f = a^2 в точке a = 2.5.  

• Ошибка возникает из-за участия тензора в операции вычисления самого себя.  

• Проблема решается использованием контекстного менеджера `no_grad`.  

• Накопление производных нарушает работу алгоритма, поэтому необходимо вручную сбрасывать значение производной в конце каждой итерации.  

• Простейшая нейронная сеть с одним слоем: параметры — матрицы весов W и вектор смещений b.  

• Предсказание модели равно произведению матрицы признаков и матрицы весов, сложенному с вектором смещений.  

• Обучение направлено на минимизацию отклонения предсказаний от реальных оценок сомелье.  

• Загрузка данных красного вина и создание тензоров со случайными параметрами модели.  

• Вычисление предсказаний и среднего квадрата отклонения.  

• Применение градиентного спуска с коэффициентом обучения 0,01 и 1000 итераций.  

• Проверка модели на выборке валидации и сохранение параметров с помощью функции `save`.  

• Разбор посвящён возможностям тензоров и процессу обучения нейронных сетей.  

• Упоминание о готовых компонентах PyTorch и планах на будущее.  

• Призыв подписаться на канал и присоединиться к телеграм-сообществу.