PyTorch DataLoader Source Code - Debugging Session смотреть онлайн
In this episode, we debug the PyTorch DataLoader to see how data is pulled from a PyTorch data set and is normalized. We see the impact of several of the constructor parameters and see how the batch is built.
?? VIDEO SECTIONS ??
00:00 Welcome to DEEPLIZARD - Go to deeplizard.com for learning resources
00:45 Overview of Program Code
03:12 How to Use Zen Mode
03:56 Start the Debugging Process
04:38 Initializing the Sampler Based on the Shuffle Parameter
05:35 Debugging next(iter(dataloader))
07:57 Building the Batch Using the Batch Size
10:37 Get the Elements from Dataset
18:43 Tensor to PIL Image
21:48 Collective Intelligence and the DEEPLIZARD HIVEMIND
?? DEEPLIZARD COMMUNITY RESOURCES ??
? Hey, we're Chris and Mandy, the creators of deeplizard!
? Check out the website for more learning material:
? https://deeplizard.com
? ENROLL TO GET DOWNLOAD ACCESS TO CODE FILES
? https://deeplizard.com/resources
? Support collective intelligence, join the deeplizard hivemind:
? https://deeplizard.com/hivemind
? Use code DEEPLIZARD at checkout to receive 15% off your first Neurohacker order
? Use your receipt from Neurohacker to get a discount on deeplizard courses
? https://neurohacker.com/shop?rfsn=6488344.d171c6
? CHECK OUT OUR VLOG:
? https://youtube.com/deeplizardvlog
❤️? Special thanks to the following polymaths of the deeplizard hivemind:
Tammy
Mano Prime
Ling Li
? Boost collective intelligence by sharing this video on social media!
? Follow deeplizard:
Our vlog: https://youtube.com/deeplizardvlog
Facebook: https://facebook.com/deeplizard
Instagram: https://instagram.com/deeplizard
Twitter: https://twitter.com/deeplizard
Patreon: https://patreon.com/deeplizard
YouTube: https://youtube.com/deeplizard
? Deep Learning with deeplizard:
Deep Learning Dictionary - https://deeplizard.com/course/ddcpailzrd
Deep Learning Fundamentals - https://deeplizard.com/course/dlcpailzrd
Learn TensorFlow - https://deeplizard.com/course/tfcpailzrd
Learn PyTorch - https://deeplizard.com/course/ptcpailzrd
Natural Language Processing - https://deeplizard.com/course/txtcpailzrd
Reinforcement Learning - https://deeplizard.com/course/rlcpailzrd
Generative Adversarial Networks - https://deeplizard.com/course/gacpailzrd
? Other Courses:
DL Fundamentals Classic - https://deeplizard.com/learn/video/gZmobeGL0Yg
Deep Learning Deployment - https://deeplizard.com/learn/video/SI1hVGvbbZ4
Data Science - https://deeplizard.com/learn/video/d11chG7Z-xk
Trading - https://deeplizard.com/learn/video/ZpfCK_uHL9Y
? Check out products deeplizard recommends on Amazon:
? https://amazon.com/shop/deeplizard
? deeplizard uses music by Kevin MacLeod
? https://youtube.com/channel/UCSZXFhRIx6b0dFX3xS8L1yQ
❤️ Please use the knowledge gained from deeplizard content for good, not evil.
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «PyTorch DataLoader Source Code - Debugging Session» бесплатно и без регистрации, вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.