git clone https://gitee.com/Python_Ai_Road/eat_pytorch_in_20_days

import torch
from torch import nn

print("torch version:", torch.__version__)

a = torch.tensor([[2,1]])
b = torch.tensor([[-1,2]])
c = a@b.t()
print("[[2,1]]@[[-1],[2]] =", c.item())

torch version: 2.0.1
[[2,1]]@[[-1],[2]] = 0
``` ### 2, 2023-03🎈🎈 обновление: раздел с дополнительными материалами по Pytorch

Введение некоторых дополнительных инструментов, связанных с Pytorch.

|----:|:--------------------------------------------------------------|-----------:|----------:|-----:|
|  |[**Дополнительные материалы: инструменты Pytorch**](./Дополнительные материалы: инструменты Pytoch.ipynb)|    ⭐️ | 0hour|✅  |
|day1|  [A-1, Руководство по использованию GPU на Kaggle](./A-1,Руководство по использованию GPU на Kaggle.ipynb)   | ⭐️⭐️⭐️    |   1hour    |✅   |
|day2|  [A-2, Создание приложений машинного обучения с помощью Streamlit](./A-2,Создание приложений машинного обучения с помощью Streamlit.ipynb)  | ⭐️⭐️⭐️   |  1hour    | ✅  |
|day3| [A-3, Ускорение Pytorch с использованием чипа Mac M1](./A-3,Ускорение Pytorch с использованием чипа MacM1.ipynb) | ⭐️⭐️⭐️   |  1hour    | ✅  |
|day4| [A-4, Визуализация настройки параметров с помощью Optuna](./A-4,Визуализация настройки параметров с помощью Optuna.ipynb) | ⭐️⭐️⭐️⭐️   |  1hour    | ✅  |
|day5| [A-5, Использование Gradio для придания моделям машинного обучения привлекательного вида](./A-5,Использование Gradio для придания моделям машинного обучения привлекательного вида.ipynb) | ⭐️⭐️⭐️⭐️   |  1hour    | ✅  |
|day6| [A-6, Анализ моделей с помощью Wandb](./A-6,Анализ моделей с помощью Wandb.ipynb) | ⭐️⭐️⭐️⭐   |  0.5hour    | ✅  |
|day7| [A-7, Автоматическая настройка параметров моделей с помощью Wandb](./A-7,Автоматическая настройка параметров моделей с помощью Wandb.ipynb) | ⭐️⭐️⭐️⭐  |  1hour    | ✅  |

### 3, 2023-07🎈🎈 обновления: библиотека torchkeras для моделей Pytorch

Оптимизация и улучшение кода в разделе, связанном с библиотекой torchkeras.

|Функция| Версия с поддержкой| Зависимости или заимствованные библиотеки|
|:----|:-------------------:|:--------------|
|✅ Индикатор прогресса тренировки| 3.0.0   | Зависимость от tqdm, заимствование из keras|
|✅ Оценка показателей тренировки| 3.0.0   | Заимствование из pytorch_lightning|
|✅ Встроенная визуализация в ноутбуке|  3.8.0  |Заимствование из fastai|
|✅ Ранняя остановка| 3.0.0   | Заимствование из keras|
|✅ Обучение на GPU| 3.0.0    |Зависимость от accelerate|
|✅ Многопроцессорное обучение на GPU (ddp)|   3.6.0 | Зависимость от accelerate|
|✅ FP16/BF16 обучение|   3.6.0  | Зависимость от accelerate|
|✅ Обратный вызов tensorboard|   3.7.0  |Зависимость от tensorboard |
|✅ Обратный вызов wandb|  3.7.0 |Зависимость от wandb |

Подробности можно найти в проекте на GitHub: https://github.com/lyhue1991/torchkeras

## 5, Поощрение и связь с автором 🎈🎈

**Если эта книга была вам полезна, не забудьте поставить ей звезду ⭐️ и поделиться с друзьями! 😊**

Если у вас есть вопросы или предложения по содержанию книги, вы можете оставить комментарий в группе «Алгоритм красоты» в социальной сети.

![Логотип «Алгоритма красоты».](https://tva1.sinaimg.cn/large/e6c9d24egy1h41m2zugguj20k00b9q46.jpg)

*Примечание: в тексте запроса присутствуют гиперссылки, специальные теги форматирования в markdown, но они не были включены в ответ.*