PyTorch | Урок #1 | От А до Я: Сверточная нейросеть. Dogs vs Cats

Подробный урок с объяснением теории.
Простой сверточный классификатор на PyTorch

0:00 - Введение (Спасибо моему студенту Даниилу Шангину за таймкоды)
1:00 - Рекомендации материалов
7:48 - Цель курса
10:57 - Цель занятия
11:06 - GitHub
12:05 - Получение Dataset, trainset и testset
13:20 - Начало работы
16:44 - План действий
17:25 - Написание Dataset
54:10 - Написание Dataloader
1:00:53 - Написание Архитектуры
1:27:56 - Написание optimizer, функции потерь и метрики
1:31:27 - Написание тренировочного цикла
1:38:40 - Тема следующего видео
1:39:00 - Конец
1:40:15 - Эксперименты!

[ДаниилШангин-лц]

0:00 - 1:00 - Введение
1:00 - 7:48 - Рекомендации материалов
7:48 - 10:57 - Цель курса
10:57 -11:06 - Цель занятия
11:06 - 12:05 - GitHub
12:05 - 13:20 - Получение Dataset, trainset и testset
13:20 - 16:44 - Начало работы
16:44 - 17:25 - План действий
17:25 - 54:10 - Написание Dataset
54:10 - 1:00:53 - Написание Dataloader
1:00:53 - 1:27:56 - Написание Архитектуры
1:27:56 - 1:31:27 - Написание optimizer, функции потерь и метрики
1:31:27 - 1:38:40 - Написание тренировочного цикла
1:38:40 - 1:39:00 - Тема следующего видео
1:39:00 - 1:40:15 - Конец
1:40:15 - 1:48:53 - РУБРИКА ЭКСПЕРИМЕНТЫ!!!

[Sorsha_go]

Суммарные 4 часа обучения из 2-х видосов прошли славно) Твои ролики заложили фундамент! Спасибо еще раз, огромное спасибо! Низкий поклон тебе за старание и разъяснения!

[deepmeditationrelaxationmu]

Очень много полезного. Спасибо. Очень надеюсь, что продолжишь снимать

[ЗакарянАрсен]

ваши ролики самые полезные на русскоязычном ютубе. Спасибо

[KhasanovGumer]

прикольно видеть как автор при проверке использует тренирочовочный датасет и говорит что модель не переобучилась)

[КаримКеримков]

Очень круто про свертки объяснил! Буду играться))

[dmitrykaraulov]

Огромное спасибо за материал! Просто супер! Буду признателен, если как-нибудь расскажешь про то, как выбирать или проектировать модели для конкретных задач. То есть стоит задача, например, классифицировать котов и собак, и ты рассказываешь какие модели подходят лучше и что где лучше докрутить, чтоб улучшить результаты. Это была бы ценнейшая информация, особенно если она будет подана основательно, как у тебя!

[LinuxWork-ievc]

Вау, мне помогает. Благодарю автора. Если смотреть на х1.75 то огонь, не медленно и не быстро.

[za_skamil_mamonta]

Михаил спасибо вам! Очень годный урок.

[СамирАльЗгуль]

Не получается итерироваться по train_loader.
for sample in train_loader:
print(sample)
break

После запуска виснет, пока не убьешь ядро.
Было ли у кого то такое?

[timon]

Как же я благодарен ютубу что он показал мне твой канал. У тебя очень классные и понятные видео. Продолжай снимать пожалуйста, хотелось бы ещё увидеть реализацию lstm и gru на pytorch, можно ещё поговорить про импульсные нейронные сети

[КаримКеримков]

tqdm не работает очевидно из-за вклинившегося в вывод UserWarning-а. 1:47:00

[firerunnew]

Привет, спасибо за уроки! А будут уроки по GAN сетям? и умеешь ли ты вообще такое?)

[fiftyfridays]

не знаю, читаете ли вы еще коммы спустя год выхода видео, но у меня возникла проблема с проверкой нейросети.
когда я вставляю фото в модель, выходит такая ошибка "mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x1 and 64x10)"
модель точно такая же, как у вас, фото обработал тем же кодом, как в классе Dataset2Class

[alexeykulikov]

А где можно найти ссылку на ноутбук? В репо не могу найти. Спасибо за видео. Шикарно!

[yuralamov]

А можно алгоритм нейронной сети по определению четности числа? Именно нейронки.

[revengefallensaratov]

Здравствуйте. Хочу обучить нейросеть карточной игре. Подскажите архитеутуру ? Нужно дать информацию о тех картах что которые разыграны и предсказать какой ходить из тех что есть у игрока чтоб набрать побольше взяток 10 картами

[neuro-cinema]

Мне вообще все ролики от 3Blue1Brown с анимацией не зашли. Полная туфта. Да, как анимация крутая, но как обучающий материал полное дно. Возможно для повторения материала - не плохо, так как быстро, сжато и напомнить что-то хорошо поможет, но с нуля изучать это вызывает отторжение. Это кстати закономерно по жизни, чем краше картинка, тем хуже содержание

[ИсламГалымжан-сл]

49:05 Почему мы не используем тут что бы сделать серым эту функцию :
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img = img.astype(np.float32)
А вместе этого используем это?:
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

img = img.astype(np.float32)
img = (img[:, :, 0:1] + img[:, :, 1:2] + img[:, :, 2:3]) / 3

[АндрейДьяков-ьу]

Привет, сейчас усиленно учусь в программировании нейросетей и использую твой курс, как основу. Я перепробовал кучу методов чтобы избавиться от этой ошибки, но ситуация достигла такого предела, что мне остаётся лишь задать вопрос лично тебе. Когда я написал код, и когда я дохожу до блоков "for sample in train_loader" и обучения нейронки в конце в jupyter, эти блоки переходят в состояние вечной звёздочки, а в консоле IDE (Не Jupyter) появляется вечная ошибка "AttributeError: Can't get attribute 'Dataset2class' on <module '__main__' (built-in)>". Я переустановил python, jupyter notebook, перепроверил код на синтаксические ошибки и опечатки, и решил скачать твой блокнот прямиком с Github и проверить его. Внезапно, в твоём блокноте он выдаёт ту же ошибку, что и у меня, но на твоём компе он работает идеально. В гугл коллабе мой код также работает идеально, но я понимаю, что всё-таки надо-бы работать в jupyter, поэтому так с этим вожусь. Скажи пожалуйста, как это можно исправить? Реально уже как-то стрёмно