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Tutoriel PyTorch

Bienvenue dans ce tutoriel sur PyTorch, un framework d’apprentissage automatique open source puissant et largement utilisé. Nous explorerons ses concepts fondamentaux, apprendrons à construire et entraîner des réseaux neuronaux, et exploiterons ses capacités pour des tâches telles que la classification d’images. Ce tutoriel reconnaît également l’héritage de Caffe2, qui a été fusionné avec PyTorch, apportant des fonctionnalités de niveau production au framework.

Public cible

Ce tutoriel est conçu pour les ingénieurs logiciels, les scientifiques de données, les chercheurs et les étudiants intéressés par l’apprentissage profond. Il convient à ceux qui souhaitent apprendre un framework flexible et compatible avec Python pour construire des modèles simples aux systèmes d’apprentissage profond de pointe. Il est également bénéfique pour ceux qui passent d’autres frameworks ou qui cherchent à déployer des modèles efficacement.

Prérequis

Avant de commencer, une bonne compréhension de la programmation Python est essentielle. Une familiarité avec les concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique (comme l’entraînement, le test, les caractéristiques, les étiquettes) et les bases de l’algèbre linéaire/du calcul sera utile. Une expérience préalable avec NumPy est avantageuse car les Tenseurs de PyTorch sont similaires. Bien que cela ne soit pas strictement requis, des connaissances de base sur les réseaux neuronaux rendront les concepts plus faciles à appréhender.