PyTorch и Autograd: метод backward() | PyTorch версии 2.xx

В этом видео разбираем автоматическое дифференцирование (Autograd) и работу с градиентами в PyTorch. Вы узнаете, как PyTorch строит граф вычислений и считает градиенты с помощью backward(), разберётесь в нюансах работы с многомерными тензорами и научитесь применять это на практике. Отдельно обсудим частые ошибки: почему градиенты суммируются, как их правильно обнулять и зачем нужны контекстные менеджеры torch.no_grad и torch.inference_mode для ускорения вычислений на валидации. Видео подойдёт тем, кто изучает PyTorch и глубокое обучение, и хочет не просто использовать готовые решения, но и понимать, как под капотом работает обратное распространение ошибки (backpropagation). 🎓 МОИ КУРСЫ: https://clck.ru/3WAbcW 📚 МАТЕРИАЛЫ К ВИДЕО • Код примеров из видео: https://clck.ru/3WRec4 ⏱ ТАЙМ-КОДЫ 00:00 — Введение 00:23 — Повторение из прошлых видео. 01:11 — Градиенты и метод backward. 07:26 — Отключение отслеживания градиентов. 08:29 — torch.no_grad() 10:25 — torch.inference_mode() 11:46 — Накопление градиентов. 📌 ПОЛЕЗНЫЕ ССЫЛКИ • Telegram-канал: https://t.me/dubinin_ser • Плейлист: • Следующее видео: None 💬 ОБСУДИМ ТЕМУ Остались вопросы по Autograd или хотите разобрать какой-то момент подробнее? Напишите в комментариях. Интересные вопросы могут стать темами следующих видео! #PyTorch #Autograd #Градиенты #Python