PYTORCH FREYMVORKI: O'RNATISH VA ASOSIY FUNKSIYALAR - Tojimamatov Israil Nurmamatovich,; Raxmatjonova Gulshoda Raximjon qizi, (Ta'lim innovatsiyasi va integratsiyasi, 2025)
Annotatsiya. Ushbu maqolada sun’iy intellekt va mashinali o‘rganish sohasida keng  qo‘llanilayotgan  PyTorch  freymvorkining  nazariy  va  amaliy  jihatlari  batafsil yoritilgan.  PyTorch  freymvorkining  yaratilish  tarixi,  asosiy  afzalliklari  hamda zamonaviy dasturiy muhitlardagi o‘rni tahlil qilingan. Maqolada PyTorchni Windows, Linux  va  macOS  operatsion  tizimlarida  o‘rnatish  bosqichlari  ketma-ketlik  asosida tushuntirilgan  bo‘lib,  CPU  va  GPU  (CUDA)  rejimlarida  ishlash  imkoniyatlariga alohida e’tibor qaratilgan.Shuningdek, PyTorchning asosiy funksiyalari — tensorlar bilan  ishlash,  avtomatik  differensiallash  (Autograd)  mexanizmi,  torch.nn  moduli yordamida neyron tarmoqlar yaratish, yo‘qotish funksiyalari va optimizatorlar orqali modelni  o‘qitish  jarayonlari  amaliy  misollar  asosida  yoritib  berilgan.  Maqola davomida  PyTorchning  boshqa  mashinali  o‘rganish  freymvorklari  bilan solishtirgandagi  ustun  jihatlari,  xususan  dinamik  hisoblash  grafigi  va  Python  bilan qulay  integratsiyasi  ko‘rsatib  o‘tilgan.Mazkur  maqola  sun’iy  intellekt,  neyron tarmoqlar va ma’lumotlar tahlili fanlarini o‘rganayotgan talabalar, magistrantlar hamda ushbu  yo‘nalishda  mustaqil  tadqiqot  olib  borayotgan  mutaxassislar  uchun  nazariy bilim va dastlabki amaliy ko‘nikmalarni shakllantirishga xizmat qiladi.