Durchschnitt: 4 ( 1 Bewertung) (1 Bewertung) Rezept bewerten Zubereitung: fertig in 1 h 55 min Fertig 1 Portion enthält (Anteil vom Tagesbedarf in Prozent) Kalorien 3. 621 kcal (172%) mehr Protein 46 g (47%) mehr Fett 131 g (113%) mehr Kohlenhydrate 553 g (369%) mehr zugesetzter Zucker 146 g (584%) mehr Ballaststoffe 36, 9 g (123%) mehr weitere Nährwerte Vitamin A 1, 2 mg (150%) Vitamin D 4, 3 μg (22%) mehr Vitamin E 30, 3 mg (253%) Vitamin K 85, 5 μg (143%) Vitamin B₁ 0, 7 mg (70%) Vitamin B₂ 0, 8 mg (73%) Niacin 14, 5 mg (121%) Vitamin B₆ 1 mg (71%) Folsäure 193 μg (64%) mehr Pantothensäure 4, 5 mg (75%) Biotin 100, 5 μg (223%) mehr Vitamin B₁₂ 1, 7 μg (57%) mehr Vitamin C 178 mg (187%) Kalium 2. Kalorien apfelstrudel selbst gemacht mit. 889 mg (72%) mehr Calcium 443 mg (44%) mehr Magnesium 177 mg (59%) mehr Eisen 10, 9 mg (73%) mehr Jod 54 μg (27%) mehr Zink 4, 8 mg (60%) mehr gesättigte Fettsäuren 61 g Harnsäure 374 mg Cholesterin 801 mg mehr Zucker gesamt 363 g Zubereitungsschritte 1. Aus dem Mehl' Eigelb' Salz' Öl und ca.
100 ml lauwarmen Wasser einen glatten Teig kneten. Bei Bedarf noch etwas Wasser dazugeben. Den Teig zu einer Kugel formen' mit Öl bestreichen und abgedeckt 1/2 Stunde ruhen lassen. 2. Von der Zitrone die Zitronenschale abreiben' den Saft auspressen und beides miteinander vermischen. Die Äpfel vierteln' schälen' entkernen, würfeln und in dem Zitronensaft wenden. 3. Den Teig auf bemehlter Arbeitsfläche ausrollen' auf ein leicht bemehltes Küchentuch legen und hauchdünn ausziehen. Kalorien apfelstrudel selbst gemacht einfache rezepte. Mit der Hälfte der zerlassenen Butter bestreichen und mit den Bröseln bestreuen. Die Äpfel gleichmäßig auf dem Teig verteilen. Den Zucker mit den Rosinen' Vanillezucker und Zimt vermischt aufstreuen. Die Teigränder nach innen einschlagen und den Strudel mit Hilfe des Tuches aufrollen. Den Strudel mit der Naht nach unten auf ein mit Backpapier belegtes Backblech setzen und mit der restlichen zerlassenen Butter bestreichen. In vorgeheizten Backofen 40-45 Minuten backen. Herausnehmen, in Scheiben schneiden und warm oder kalt nach Belieben mit Vanilleeis auf Tellern anrichten.
05 1. 6 0. 6 Vitamine für das Rezept Wiener-Apfelstrudel Retinol µg Tocopherol mg Thiamin mg Riboflavin mg Niacin mg Pyridoxin mg Ascorbin mg 0. 4 261. 88 0. 004 0. 008 136 0. 065 0. 205 0. 05 0. 75 0. 15 0. 075 1. 45 0. 025 0. 25 0. 055 0. 5 0. 175 0. Kalorien apfelstrudel selbst gemacht. 435 Legende: Ballaststoffe = nicht verwertbare Kohlenhydrate. KH = Kohlenhydrate. MUF = Mehrfach ungesättigte Fettsäuren. Mengenangaben "0" = keine Daten oder praktisch nicht vorhanden. Weitere Rezepte aus der Kategorie Kuchen
Captum Wie auf dem GitHub-Repository dieses Projekts vermerkt, bedeutet das Wort Captum im Lateinischen "Verstehen". Wie auf der Repository-Seite und anderswo beschrieben, ist Captum "eine Modellinterpretationsbibliothek für PyTorch". Sie enthält eine Vielzahl von gradienten- und störungsbasierten Attributionsalgorithmen, die zur Interpretation und zum Verständnis von PyTorch-Modellen verwendet werden können. Was ist der Unterschied zwischen "pip install" und "python -m pip install"? - ViResist. Sie bietet auch eine schnelle Integration für Modelle, die mit domänenspezifischen Bibliotheken wie torchvision, torchtext und anderen erstellt wurden. Abbildung 3 zeigt alle Attributionsalgorithmen, die derzeit von Captum unterstützt werden. Abbildung 3. Captum-Attributionsalgorithmen im Tabellenformat. Quelle: IDG PyTorch Geometric (PyG) PyTorch Geometric (PyG) ist eine Bibliothek, die Datenwissenschaftler und andere nutzen können, um neuronale Graphen- Netzwerke für Anwendungen im Zusammenhang mit strukturierten Daten zu schreiben und zu trainieren. Wie auf seiner GitHub-Repository-Seite erläutert: PyG bietet Methoden für Deep Learning auf Graphen und anderen unregelmäßigen Strukturen, auch bekannt als geometrisches Deep Learning.
Angenommen, wir möchten die requests Bibliothek aus unserer aktuellen Python-Umgebung entfernen. Wir können es folgendermaßen tun: pip uninstall requests Deinstallation von request-2. 0: Würde Folgendes entfernen: C: Python37 lib site-packages * C: Python37 lib site-packages request * Weiter (y / n)? y Anfragen erfolgreich deinstalliert-2. 0 Wie wir sehen können, wird das requests Paket nach der letzten Eingabeaufforderung entfernt. Hinweis: Obwohl das angegebene Paket entfernt wird, werden die Pakete, die als Abhängigkeiten installiert wurden, nicht entfernt. In diesem Fall werden die Abhängigkeiten ( chardet, urllib3, und certifi) der requests sind Bibliothek nicht deinstalliert. Wenn wir auch die Abhängigkeiten eines Pakets entfernen müssen, können wir den pip show Befehl verwenden, um installierte Pakete anzuzeigen und manuell zu entfernen. Anforderungsdateien verwenden Eine Datei mit allen Paketnamen kann auch verwendet werden, um Python-Pakete stapelweise zu installieren. Was ist pip python login. Schauen wir uns ein Beispiel an: Angenommen, wir haben eine Datei mit den folgenden Einträgen: numpy Kissen Pygame Wir können alle diese Pakete und ihre Abhängigkeiten mit einem einzigen Befehl in installieren pip.
000 Sterne. Dieser Artikel gibt einen Überblick über PyTorch, einschließlich neuer Funktionen in PyTorch 1. 10 und einer kurzen Anleitung für den Einstieg in PyTorch. Die Evolution von PyTorch Schon früh fühlten sich Akademiker und Forscher zu PyTorch hingezogen, weil es für die Modellentwicklung mit Grafikprozessoren (GPUs) einfacher zu verwenden war als TensorFlow. PyTorch ist standardmäßig auf den Eager Execution Mode eingestellt, was bedeutet, dass seine API-Aufrufe ausgeführt werden, wenn sie aufgerufen werden, anstatt einem Graphen hinzugefügt zu werden, um später ausgeführt zu werden. TensorFlow hat inzwischen seine Unterstützung für den Eager-Execution-Modus verbessert, aber PyTorch ist in der akademischen und Forschungsgemeinschaft immer noch sehr populär. PyTorch ist mittlerweile produktionsreif und erlaubt es, mit TorchScript einfach zwischen Eager- und Graphmodus zu wechseln und mit TorchServe den Weg zur Produktion zu beschleunigen. Was ist PyTorch? Maschinelles Lernen in Python mit GPUs. Das torch. distributed Backend ermöglicht skalierbares verteiltes Training und Leistungsoptimierung in Forschung und Produktion, und ein reichhaltiges Ökosystem von Tools und Bibliotheken erweitert PyTorch und unterstützt die Entwicklung in den Bereichen Computer Vision, Natural Language Processing und mehr.