• Buradasın

    Py Torch

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • PyTorch Kurulum ve Hata Çözüm Rehberi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere PyTorch kurulumunda karşılaşılabilecek sorunları ve çözümlerini göstermektedir.. Video, PyTorch kurulumunda "missing some dependencies" hatasının nasıl çözüleceğini adım adım anlatmaktadır. İlk olarak, Visual Studio Code'nun nasıl kurulacağı gösterilmekte, ardından PyTorch'ın nasıl indirileceği ve kurulacağı açıklanmaktadır. Son olarak, kurulan PyTorch'ın test edilmesi için bir script çalıştırılarak GPU performansı test edilmektedir. Video, bir serinin parçası olup, bir sonraki videoda devam edileceği belirtilmektedir.

      • youtube.com

    • InsightFace Face Analysis Project Overview

      Maintained by Jia Guo and Jiankang Deng under MIT License. Open source 2D&3D face analysis toolbox based on PyTorch and MXNet. Works with PyTorch 1.6+ and MXNet 1.6-1.8, Python 3.x

      • github.com

    • PyTorch'ta Güvenlik Açıklıkları ve Java ile Arka Kapı Saldırısı Eğitimi

      Bu video, 15 yıllık deneyime sahip bir siber güvenlik uzmanı tarafından sunulan teknik bir eğitim içeriğidir. Mehmet adlı eğitmen, PyTorch'ta güvenlik açıklıkları ve Java programlama dilini kullanarak arka kapı saldırısı gerçekleştirme tekniklerini anlatmaktadır.. Video, PyTorch'ta model yükleme mekanizmasındaki güvenlik açıklarını, model dosyalarının yapısını ve serileştirme süreçlerini ele almaktadır. Eğitmen, SnakeY kütüphanesi kullanarak Java reflection ve remote class loader tekniklerini uygulayarak sunucuya erişim sağlama sürecini adım adım göstermektedir.. Videoda ayrıca MAR dosyalarının içeriği, manifest.json ve config.yaml dosyalarının önemi, Java'da reflection ve remote class loader gibi tekniklerin nasıl kullanılacağı ve SnakeY'nin 2.1 versiyonunda yapılan güvenlik iyileştirmeleri hakkında bilgiler de paylaşılmaktadır.

      • youtube.com

    • PyTorch ile Göğüs Ekstraksiyon Görüntülerinde Sınıflandırma Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan derin öğrenme ve makine öğrenimi eğitim içeriğidir. Eğitmen, PyTorch kütüphanesi kullanarak göğüs ekstraksiyon görüntülerinde iki sınıflı bir sınıflandırma ağının nasıl oluşturulacağını adım adım göstermektedir.. Video, sınıflandırma kavramının temel açıklamasıyla başlayıp, Google Colab platformunda PyTorch, torchvision, numpy, pandas gibi kütüphanelerin kullanımı, veri setinin hazırlanması, eğitim ve test verilerinin ayrılması, veri dengesizliğinin incelenmesi ve transfer learning ile sınıflandırma ağlarının oluşturulması konularını kapsamaktadır. Ayrıca, AlexNet ve DenseNet gibi farklı sınıflandırma ağlarının karşılaştırılması ve eğitim sürecinin nasıl başlatılacağı da anlatılmaktadır.. Eğitim sürecinde kullanılan metrikler (accuracy, Cohen's kappa skoru, classification report), optimizer'ların seçimi, parametrelerin ayarlanması, veri normalleştirme yöntemleri ve CNN modellerinin kullanımı gibi teknik detaylar da ele alınmaktadır. Video, bir sonraki bölümde performans metrikleri ve karmaşıklık matrisi hakkında daha detaylı bilgi verileceğini belirterek sona ermektedir.

      • youtube.com

    • PyTorch Kurulum ve Sorun Giderme Rehberi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere PyTorch kütüphanesinin kurulumunu ve karşılaşılabilecek sorunları nasıl çözeceklerini adım adım göstermektedir.. Video, PyTorch'un sanal ortamda kurulumunu ve test edilmesini anlatarak başlıyor. Ardından, kurulum sırasında karşılaşılan "specified modal not be found" hatasının çözümü için Visual Studio Code'un kurulumu gösteriliyor. Son olarak, kurulum sonrası test dosyasının nasıl silineceği ve sanal ortamın nasıl temizleneceği açıklanıyor. Video, PyTorch'u kullanmak isteyen ve kurulum sürecinde sorun yaşayan kullanıcılar için faydalı bir rehber niteliğindedir.

      • youtube.com

    • PyTorch Installation Guide

      PyTorch requires macOS 10.15 or higher. Python 3.9-3.12 is recommended. Installation via Anaconda or pip package managers. Verification possible through sample code

      • pytorch.org

    • PyTorch Temel Eğitim Videosu

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan PyTorch programlama dili eğitim dersidir. Eğitmen, PyTorch kütüphanesinin temel kavramlarını ve kullanımını adım adım anlatmaktadır.. Video, PyTorch kütüphanesinin import edilmesiyle başlayıp, tensor objelerinin oluşturulması, boyutlandırılması ve dört işlem yapma konularını ele almaktadır. Daha sonra matris işlemleri, dilimleme, PyTorch tensörlerinin Numpy array'lerine dönüştürülmesi ve GPU-CPU bellekleri arasındaki geçiş yöntemleri (cpu_to_gpu, to_device, to_cpu) detaylı şekilde gösterilmektedir.. Eğitim içeriğinde ayrıca implace fonksiyonunun bellek tasarrufu sağladığı, item metodunun tensor içindeki değerlere erişim sağladığı ve PyTorch'un otomatik gradyan hesaplama özelliği de anlatılmaktadır. Video, GPU ve CPU objeleri arasındaki farka değinerek sonlanmaktadır.

      • youtube.com

    • PyTorch Previous Version Installation Guide

      Latest version is preferred but older binaries available for convenience. Installation available for both CUDA 8.0 and 9.0. Most versions require specific CUDA versions for installation

      • pytorch.org

    • PyTorch Overview and Features

      PyTorch provides GPU-accelerated tensor computation and deep neural networks. Library integrates with NumPy, SciPy, and Cython for easy extension. Uses tape-based autograd system for dynamic neural network behavior

      • pypi.org

    • Yapay Zeka Eğitim Videosu

      "Brick Lap" kanalının sahibi tarafından sunulan bu eğitim videosu, istatistik ve enformatik lisans ve yüksek lisansları yapmış, onbeş yıldır IT sektöründe çalışan bir sunucu tarafından hazırlanmıştır.. Video, yapay zekanın tanımı ve tarihsel gelişiminden başlayarak, günümüzdeki durumuna ve gelecekteki iş dünyasına etkisine kadar uzanan kapsamlı bir anlatım sunmaktadır. İlk bölümde yapay zekanın 1950'lerden günümüze kadar olan tarihsel gelişimi ve gerekli programlama dilleri (Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Pandas, Numpy, OpenCV) hakkında bilgiler verilirken, ikinci bölümde el yazısı tanıma modeli oluşturma süreci uygulamalı olarak gösterilmektedir.. Video ayrıca yapay zekanın yazılım geliştirme sürecindeki olumlu etkilerini vurgulayarak, rutin görevleri otomatikleştireceğini ve yazılımcıların yaratıcılık ve problem çözme alanlarına odaklanmalarına yardımcı olacağını belirtmektedir.

      • youtube.com

    • Creating AI Chess Engine from Scratch

      Basic knowledge of Python, terminal, Jupyter Notebook and chess rules required. Stockfish chess engine installation needed for data generation. Python packages and NumPy required for data processing

      • freecodecamp.org

    • Yapay Zeka ile Ses Gürültü Azaltma Teknikleri Eğitimi

      Bu video, Selçuk Çağlar adlı bir teknoloji uzmanı tarafından sunulan, yapay zeka ve ses işleme konularında detaylı bir teknik eğitim içeriğidir. Konuşmacı, Türk mühendisliği okumuş olduğunu belirterek, ses filtreleme projesi hakkında kapsamlı bilgiler paylaşmaktadır.. Video, Edinburgh Üniversitesi'nin veritabanından edinilen 40 farklı konuşmacının ses kayıtlarını gürültülü ortamlarda filtrelemek için geliştirilen Segan (Serial Enhance GAN) modelinin yapısını, eğitim sürecini ve teknik detaylarını anlatmaktadır. İçerik, Auto Encoder mantığıyla çalışan modelin nasıl eğitildiğini, optimizasyon yöntemlerini, loss fonksiyonlarını ve eğitim sürecindeki checkpoint alma stratejilerini detaylı şekilde ele almaktadır.. Eğitimde ayrıca spectral normalization, skip connection, windowing fonksiyonları, Sync konvolüsyon, face shift gibi teknik konulara değinilmekte ve PyTorch kütüphanesi kullanılarak oluşturulan modellerin forward ve backward işlemlerinin nasıl gerçekleştirildiği gösterilmektedir. Video, yaklaşık bir saat uzunluğunda olup, izleyicilere derin öğrenme modellerinin iç yapısı ve ses gürültü azaltma uygulamaları hakkında detaylı bilgi sunmaktadır.

      • youtube.com

    • Deep Learning with PyTorch Course Overview

      20-hour course completed in 3 weeks at 6 hours weekly. 2,209 students have enrolled. IBM instructor provides shareable certificate. Available as part of multiple programs

      • coursera.org

    • PyTorch'ta Ağ Katmanları ve Deep Learning Eğitimi

      Bu video, bir konuşmacının PyTorch ve deep learning konularında sunduğu eğitim içeriğidir.. Video, iki ana bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde PyTorch'ta ağ katmanlarının nasıl katman katman yazılacağı, lineer regresyon örneği üzerinden lineer fonksiyonların oluşturulması ve parametrelerinin ayarlanması gösterilmektedir. İkinci bölümde ise PyTorch'un deep learning'deki önemi, Facebook tarafından desteklenmesi ve diğer kütüphanelerle (TensorFlow, MXNet) karşılaştırması yapılmaktadır.. Konuşmacı, PyTorch'un daha esnek bir yapı sunduğu ve daha kolay yazım sağladığı için tercih edildiğini belirtmekte, kompleks ağları anlamak ve oluşturabilmek amacıyla PyTorch'a başlama kararı aldığını ifade etmektedir. Video, PyTorch kursuna dahil olanlar için temel bir eğitim niteliğindedir.

      • youtube.com
  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor