Comprendre les tenseurs PyTorch : shape, unsqueeze, squeeze et opérations de base — Cours 11/20

Dans cette vidéo, nous faisons une pause importante avant de reconstruire notre réseau de neurones avec PyTorch. Avant de comprendre un modèle PyTorch, il faut comprendre les tenseurs. Un tenseur est le format de base utilisé par PyTorch pour manipuler les données, les labels, les poids, les prédictions et les gradients. Il ressemble à un tableau NumPy, mais il est conçu pour le deep learning, le calcul sur GPU et le calcul automatique des gradients. Dans ce cours, nous allons expliquer simplement : ce qu’est un tenseur PyTorch ; la différence entre un tableau NumPy et un tenseur ; comment créer un tenseur avec `torch.tensor`, `torch.zeros`, `torch.ones`, `torch.arange` et `torch.randn` ; comment lire la `shape` d’un tenseur ; comment comprendre les dimensions : dimension 0, dimension 1, dimension 2 ; comment accéder aux valeurs avec l’indexation ; comment changer la forme avec `reshape` et `view` ; à quoi servent `unsqueeze` et `squeeze` ; comment créer un batch de 1 exemple avec `unsqueeze(0)` ; comment transformer des labels en colonne avec `unsqueeze(1)` ; comment utiliser `stack` et `cat` ; comment faire des opérations de base : somme, produit scalaire et multiplication matricielle ; pourquoi `requires_grad=True` est important pour le calcul automatique des gradients. L’objectif est de rendre PyTorch beaucoup plus clair avant d’aborder la boucle d’entraînement : `forward → loss → backward → step` Nous allons garder des exemples simples et visuels, notamment avec des tenseurs de forme `(3, 3)`, `(1, 3, 3)`, `(3, 1, 3)` et `(3, 3, 1)`, afin de bien comprendre ce que signifient les dimensions. Cette vidéo est destinée aux débutants en IA, deep learning et PyTorch, ainsi qu’aux développeurs, profils DevOps, cybersécurité et formateurs qui veulent comprendre les bases techniques avant d’aller vers les modèles de réseaux de neurones. #PyTorch #Tenseurs #DeepLearning #IntelligenceArtificielle #MachineLearning #Python #ReseauxDeNeurones #IA #MLOps