李沐,动动手学习深度学习github项目
时间: 2023-11-18 13:26:30 浏览: 38
1. GluonCV:一个基于MXNet/Gluon的计算机视觉工具库,包括各种经典模型、数据集、预处理和评估等内容。
2. MXNet:一个基于深度学习的分布式计算框架,支持多种编程语言和计算设备,包括CPU、GPU和TPU等。
3. D2L:《动手学深度学习》的代码实现,基于MXNet/Gluon实现,包括各种深度学习基础和高级应用的代码实现。
4. Tensorflow:Google开发的深度学习框架,支持多种编程语言和计算设备,包括CPU、GPU和TPU等。
5. PyTorch:Facebook开发的深度学习框架,支持动态图和静态图两种计算图,具有易用性和高灵活性的特点。
6. TensorFlow-Examples:一系列TensorFlow的示例代码,覆盖了各种深度学习应用场景和技术细节。
7. PyTorch-Examples:一系列PyTorch的示例代码,覆盖了各种深度学习应用场景和技术细节。
8. Keras:一个高级深度学习API,支持多种深度学习框架,包括TensorFlow、Theano和CNTK等。
9. Caffe:一个经典的深度学习框架,支持多种深度学习模型和应用场景,包括图像分类、物体检测和语义分割等。
10. Torch:一个基于Lua语言的深度学习框架,支持多种深度学习模型和应用场景,包括自然语言处理和计算机视觉等。
相关问题
李沐深度学习github
李沐(Mu Li)是一位在深度学习领域非常知名的研究人员和工程师,他是开源社区MXNet项目的创始人之一,并且是该项目的主要贡献者之一。你可以在他的GitHub上找到他的一些深度学习相关的项目和代码。具体来说,他在GitHub上有一个个人仓库,地址是https://github.com/mli。你可以在这里找到他的一些开源项目和代码。
李沐《动手学习深度学习》
李沐是一位著名的深度学习专家,他是MXNet深度学习框架的创始人之一,并且担任着D2L(动手学习深度学习)这门开放在线教育课程的作者之一。《动手学习深度学习》(Dive into Deep Learning)是该课程的教材,它旨在帮助初学者和从业人员深入了解和应用深度学习技术。
这本书以计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域为基础,系统地介绍了深度学习的基本概念、原理和实践方法。它使用MXNet作为示例深度学习框架,并提供了大量的代码示例和实践项目,帮助读者进行实践探索。
这本书的特点包括:
1. 简洁明快的表达方式,使复杂的数学概念易于理解。
2. 大量的代码示例和实践项目,帮助读者通过实践来巩固所学知识。
3. 广泛涵盖了深度学习的基本概念和技术,适合初学者入门以及从业人员进阶。
对于想要学习深度学习的人来说,《动手学习深度学习》是一本很好的参考书籍,它提供了理论和实践相结合的学习方式,帮助读者深入理解和应用深度学习技术。