PyTorch
Développement de modèles avec PyTorch, du tenseur et de l'autograd jusqu'à l'export pour la production.
Durée du cours : 9h
Ce que vous allez apprendre
- Manipuler des tenseurs et comprendre le calcul automatique du gradient
- Écrire un module, un jeu de données et une boucle d'entraînement complète
- Entraîner sur accélérateur et repérer les goulots d'étranglement
- Sauvegarder, reprendre et évaluer un entraînement long
- Exporter un modèle avec TorchScript pour le servir
Prérequis
- Python et NumPy
- Fondamentaux du deep learning
Modules du cours
- Tenseurs PyTorch et interopérabilité avec NumPy
- Autograd : graphe dynamique et calcul du gradient
- nn.Module : structurer un modèle
- Dataset et DataLoader : alimenter l'entraînement
- Boucle d'entraînement et d'évaluation écrite à la main
- Optimiseurs et planification du taux d'apprentissage
- Entraînement sur GPU, précision mixte
- Points de contrôle et reprise d'un entraînement
- Apprentissage par transfert avec torchvision
- TorchScript, ONNX et mise en service
Évaluation et attestation
Le parcours se termine par un examen de 40 questions qui couvre tous les modules. En cas de réussite, une attestation d'achèvement est délivrée ; son numéro est vérifiable sur la plateforme.
Les cours gratuits, eux, se concluent par un quiz de 5 questions avec un aperçu de l'attestation, sans certification.