9 puntos por xguru 2024-04-06 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • Desarrollada desde cero siguiendo la sintaxis de PyTorch
  • Incluye capas y funciones de deep learning, un motor de diferenciación automática y un objeto Tensor totalmente funcional con seguimiento de gradientes
  • Operaciones de Tensor implementadas: Add, Subtract, Multiply, Divide, Matrix Multiply, Power, Square Root, Exponentiate, Log, Sum, Mean, Variance, Transpose, At, MaskedFill, Reshape
  • Capas de deep learning implementadas: nn.Linear, nn.MultiHeadSelfAttention, nn.FullyConnected, nn.Block, nn.Embedding, nn.PositionalEmbedding, nn.ReLU, nn.Softmax, nn.Dropout, nn.LayerNorm, nn.CrossEntropyLoss

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eduardoleao052 2024-04-12

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