{"id":478588,"date":"2023-08-09T09:35:23","date_gmt":"2023-08-09T09:35:23","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:17:08","modified_gmt":"2023-09-05T11:17:08","slug":"pytorch","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/pytorch\/","title":{"rendered":"\u0e44\u0e1e\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e0a"},"content":{"rendered":"<h2>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a PyTorch<\/h2>\n<p>\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27 PyTorch 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\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e1f\u0e0b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e37\u0e48\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21<\/li>\n<li>\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e0a\u0e2a\u0e04\u0e23\u0e34\u0e1b\u0e15\u0e4c:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>TorchScript \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07 PyTorch \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 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\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e27\u0e34\u0e17\u0e31\u0e28\u0e19\u0e4c \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 PyTorch \u0e21\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 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\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48<\/p>\n<h2>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/th>\n<th>\u0e44\u0e1e\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e0a<\/th>\n<th>\u0e40\u0e17\u0e19\u0e40\u0e0b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e1f\u0e25\u0e27\u0e4c<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e48<\/td>\n<td>\u0e40\u0e25\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a<\/td>\n<td>\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27<\/td>\n<td>\u0e04\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e44\u0e1b<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49<\/td>\n<td>\u0e2d\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e42\u0e22\u0e19<\/td>\n<td>\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e34\u0e40\u0e27\u0e28<\/td>\n<td>\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e32<\/td>\n<td>\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19<\/td>\n<td>\u0e04\u0e48\u0e32\u0e42\u0e2a\u0e2b\u0e38\u0e49\u0e22\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19<\/td>\n<td>\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07 PyTorch \u0e14\u0e39\u0e2a\u0e14\u0e43\u0e2a \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c \u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19 AI \u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46<\/p>\n<h2>PyTorch \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/h2>\n<p>\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e35\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e0a\u0e49 AI \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19 PyTorch \u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e44\u0e27\u0e49:<\/strong> \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e04\u0e0a\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e25\u0e14\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e41\u0e1d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e21\u0e32\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e46<\/li>\n<li><strong>\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e1a\u0e32\u0e25\u0e32\u0e19\u0e0b\u0e4c:<\/strong> \u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e04\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e02\u0e32\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22:<\/strong> \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01<\/li>\n<li><strong>\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e15\u0e19:<\/strong> \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e19\u0e34\u0e23\u0e19\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49 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\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e19\u0e33\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 AI \u0e42\u0e14\u0e22\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32 AI 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It's essential for AI development as it offers an intuitive interface, dynamic computation graphs, and powerful GPU acceleration.<\/p>"},{"question":"How did PyTorch originate and who developed it?","answer":"<p>PyTorch emerged from the Torch library, originally created by Ronan Collobert and his team. The formal release came from Facebook's AI Research lab in 2016, gaining popularity for its dynamic graph construction and user-friendly design.<\/p>"},{"question":"What sets PyTorch apart from other deep learning frameworks?","answer":"<p>PyTorch stands out with its dynamic computation graph, enabling dynamic control flow and easy debugging. Unlike static graphs, PyTorch constructs graphs during runtime, making complex architectures and conditional operations simpler to implement.<\/p>"},{"question":"What are the key features of PyTorch?","answer":"<p>PyTorch boasts dynamic computation, automatic differentiation (autograd), modular design, pre-built neural network modules, and efficient GPU acceleration. These features make it a preferred choice for researchers and developers.<\/p>"},{"question":"What are the types of PyTorch available?","answer":"<p>There are two main variations of PyTorch: the traditional PyTorch library and TorchScript. While PyTorch offers dynamic computation graphs, TorchScript provides a statically-typed subset for production and deployment purposes.<\/p>"},{"question":"How can proxy servers be used with PyTorch?","answer":"<p>Proxy servers complement PyTorch by offering caching, load balancing, security, and anonymity benefits. They improve model inference speed, enhance security, and optimize resource utilization in AI development.<\/p>"},{"question":"Where can I learn more about PyTorch?","answer":"<p>For more information, you can visit the <a href=\"https:\/\/pytorch.org\" target=\"_new\">Official PyTorch Website<\/a>, explore <a href=\"https:\/\/pytorch.org\/tutorials\" target=\"_new\">PyTorch Tutorials<\/a>, refer to the <a href=\"https:\/\/pytorch.org\/docs\" target=\"_new\">PyTorch Documentation<\/a>, or check out the <a href=\"https:\/\/github.com\/pytorch\/pytorch\" target=\"_new\">PyTorch GitHub Repository<\/a>.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478588","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478588\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media\/469282"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=478588"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}