Сборник базовых приёмов работы с тензорами в PyTorch — для тех, кто начинает знакомство с фреймворком и хочет быстро освоить его основы.
Что внутри:
▶️ Что такое тензоры и зачем они нужны
▶️ Инициализация тензоров: нули, единицы, рандом, похожие по размеру
▶️ Преобразование типов и переход между NumPy и PyTorch
▶️ Арифметика, логические операции, сравнение тензоров
▶️ Матричное умножение и батчевые вычисления
▶️ Broadcasting, view(), reshape(), изменение размерностей
▶️ Индексация и срезы: как обращаться к частям тензора
▶️ Ноутбук с примерами кода
Хороший стартовый материал, чтобы понять механику тензоров до перехода к моделям и обучению.
⛓ Ссылка на GitHub
tags: #полезное
➡ Data Scientist | Чат