Deep Learning | یادگیری عمیق
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید! ✅ جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 📲 @AIAds1
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Deep Learning | یادگیری عمیق
Канал Deep Learning | یادگیری عمیق (@deeplearning_fa) языкового сегмента Фарси является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 14 713 подписчиков, занимая 13 571 место в категории Образование и 22 195 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 14 713 подписчиков.
Согласно последним данным от 23 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 593, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 11.68%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.11% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 718 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 605 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как عمیق, مهندس, #deeplearning, پایتون, مدل.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید!
✅ جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
📲 @AIAds1”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 24 сентября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Образование.
دستور torch.einsum⬅️ نوشتن محاسبات پیچیده با یک خط کد
دستور torch.as_strided⬅️ ساختن ویوهای پیشرفته روی تنسور
دستور tensor.unfold⬅️ ساختن ویو به صورت sliding window
دستور torch.roll⬅️ شیفت دادن چرخشی
دستور In-place ops⬅️ عملیات درجا و کممصرف از نظر حافظه – مثال: x.add(5) ➖ ➖ ➖ 🔢 گرادیان و هوکها
دستور x.register_hook⬅️ وصلکردن هوک به تنسور برای دیدن/دستکاری گرادیانها
دستور model.layer.register_forward_hook⬅️ گرفتن activationهای هر لایه
دستور Custom autograd.Function⬅️ تعریف forward و backward سفارشی برای autograd ➖ ➖ ➖ 🔢 آموزش مدل
دستور loss.backward (با انباشت/accumulation)⬅️ ساختن batchهای مجازی بزرگتر
دستور torch.cuda.amp.autocast⬅️ اجرای mixed precision برای سرعت بیشتر و مصرف حافظه کمتر
دستور p.requires_grad = False⬅️ فریز کردن لایهها (عدم محاسبهی گرادیان برای اون پارامتر)
دستور optimizer.zero_grad(set_to_none=True)⬅️ ریست کردن سریعتر گرادیانها و کاهش ترافیک حافظه ➖ ➖ ➖ 🔢 کار با داده
دستور torch.utils.data.Subset⬅️ تکهتکه کردن دیتاست
دستور torch.utils.data.ConcatDataset⬅️ ترکیب دیتاستها
دستور worker_init_fn⬅️ مقداردهی اولیهی workerهای DataLoader
دستور pin_memory=True⬅️ انتقال سریعتر دیتا از CPU به GPU (در CUDA) ➖ ➖ ➖ 🔢 دیباگ و مانیتورینگ
دستور torch.autograd.set_detect_anomaly⬅️ پیدا کردن NaN و خطاها در مرحلهی backward
دستور torch.cuda.empty_cache⬅️ خالی کردن کش GPU
دستور torch.cuda.memory_summary⬅️ گرفتن گزارش از وضعیت مصرف حافظهی GPU ➖ ➖ ➖ 🔢 افزایش سرعت و عملکرد
دستور torch.compile⬅️ برای اجرای سریعتر مدل
دستور torch.export⬅️ آمادهسازی مدل برای دیپلوی/استقرار
دستور torch.utils.checkpoint.checkpoint⬅️ کاهش مصرف حافظه هنگام آموزش مدلهای بزرگ.
دستور model.to(memory_format=torch.channels_last)⬅️ سریعتر کردن ConvNetها روی GPU با تغییر memory format
دستور torch.vmap⬅️ اجرای توابع به شکل برداری و سریعتر. ➖ ➖ ➖ 🔢 ابزارهای کاربردی و تکرارپذیری
دستور torch.manual_seed⬅️ ست کردن seed تصادفی برای CPU
دستور torch.cuda.manual_seed_all⬅️ ست کردن seed تصادفی برای همهی GPUها
دستور torch.use_deterministic_algorithms(True)⬅️ استفاده از الگوریتمهای کاملاً قابلتکرار
دستور torch.inference_mode⬅️ ارزیابی سریعتر از no_grad 🖼 PyTorch Power Hacks 🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید : 🧠 @DeepLearning_fa
از افتتاح حساب های ارزی بین المللی تا خدمات وریفای تضمینی صرافی ها و بروکرها ، سایت های فریلنسری و گیمینگ صدور مستر کارت و ویزا کارت و خدمات ارزی سیم کارت های فیزیکی خارجی اکانت های اماده دیتاسنترها آیپی رزیدنتال اختصاصی و ... خدمات ویژه : رفع مسدودی و آزادسازی فاند صرافی ها و نئوبانک ها خدمات اختصاصی گوگل/اپل دولوپر ثبت شرکت limited خارجی و ...👨💻لینک دسترسی ها و ارتباط : www.megacenterx.com www.megacenterx.com https://t.me/megacenter0 https://t.me/megacenter0 @Megav_admin22 @Megav_admin22 در صورت بالا نیامدن سایت ، بدون وی پی ان امتحان نمایید ✅ سایت دارای اینماد و درگاه پرداخت اختصاصی و کریپتو ✅ فروشگاه داخل جستجوگر ترب نیز ثبت شده است ✅
FSTE43H
همین حالا اشتراک خود را با تخفیف ویژه فعال کنید: 👇
🔗 فعالسازی اشتراک فرادرس – کلیک کنید
🔄 FaraDars - فرادرس