ABOUT CATEGORIES ARCHIVE

Alle Beiträge

There are a total of 5 posts.

NumPy und PyTorch – Die wahre Beziehung und ein Lernpfad für Deep‑Learning‑Code

2025-12-17

NumPy und PyTorch – Die wahre Beziehung und ein Lernpfad für Deep‑Learning‑Code

Viele Deep-Learning-Entwickler fragen sich, wie NumPy und PyTorch zusammenhängen. NumPy dient vor allem für CPU-Berechnungen, Vorverarbeitung und Visualisierung, PyTorch für GPU-basierte Tensoren und automatische Differenzierung.

#deep learning #pytorch #gpu #numpy +3
NumPy-Grundoperationen für Deep Learning: +, -, *, /, **, Vergleiche, sum/mean/max/min, axis

2025-12-16

NumPy-Grundoperationen für Deep Learning: +, -, *, /, **, Vergleiche, sum/mean/max/min, axis

NumPy‑Grundoperationen ( +, -, *, /, ** ), Vergleichsoperationen und Aggregationsfunktionen (sum, mean, max, min) werden aus Deep‑Learning‑Perspektive ausführlich erklärt. Erfahren Sie, wie elementweise Berechnungen, Masken, Feature‑ und Sample‑weise Statistiken sowie Accuracy‑Berechnungen in NumPy/PyTorch umgesetzt werden.

#deep learning #numpy #axis #grundoperationen +3
NumPy‑Indexierung & Slicing: Tensoren frei schneiden und auswählen

2025-12-16

NumPy‑Indexierung & Slicing: Tensoren frei schneiden und auswählen

NumPy und PyTorch: Schritt‑für‑Schritt‑Anleitung zum freien Schneiden, Auswählen und Transformieren von Tensoren – von 1‑D bis 4‑D, inklusive View vs. Copy, boolescher Indexierung und fancy Indexing. Praktische Beispiele für Deep‑Learning‑Datenvorverarbeitung und Modellierung.

#pytorch #numpy #datenvorverarbeitung #tensor +2
Grundlagen des NumPy `ndarray` für Deep-Learning-Anfänger: `array`, `dtype`, `shape`, `reshape`, `astype`

2025-12-15

Grundlagen des NumPy `ndarray` für Deep-Learning-Anfänger: `array`, `dtype`, `shape`, `reshape`, `astype`

Ein praxisnaher Leitfaden zu NumPy‑`ndarray`: Erzeugung, Datentypen, Formen, Reshape‑Operationen und Typumwandlungen – alles mit klaren Beispielen für Deep‑Learning‑Anfänger.

#pytorch #numpy #ndarray #tensor +3
NumPy für Einsteiger in Deep Learning: Warum es vor PyTorch lernen sollte

2025-12-15

NumPy für Einsteiger in Deep Learning: Warum es vor PyTorch lernen sollte

NumPy ist die Basis für Deep Learning: Warum Anfänger es vor PyTorch lernen sollten, inklusive Vektorisierung, Broadcasting und linearer Algebra – mit praxisnahen Beispielen.

#deep learning #pytorch #numpy #broadcasting +2