pytorch深度学习全书
时间: 2023-05-04 22:05:15 浏览: 109
《PyTorch深度学习全书》是一本由电子工业出版社出版的关于深度学习和PyTorch的入门书籍。本书涵盖了深度学习的基本知识和PyTorch框架的应用,适合想要学习深度学习和使用PyTorch框架的初学者。
本书共分为9章,首先介绍了深度学习的背景和基本概念,然后详细介绍了PyTorch框架的安装和使用方法,接着介绍了深度学习模型中常用的网络结构,包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。本书还详细介绍了深度学习模型训练和调参的方法,包括优化器、学习率调整和正则化等。
在本书中,作者讲解了深度学习模型的常见应用场景,如图像分类、目标检测、语音识别和自然语言处理等,并给出了相应的模型代码和示例,方便读者进一步实践和掌握深度学习。
此外,本书还介绍了深度学习模型的部署和应用,展示了如何将深度学习模型部署到移动设备、Web应用和云端等不同场景中。
总的来说,本书对深度学习和PyTorch框架的概念、原理、应用和实践进行了全面、系统的介绍,适用于想要入门深度学习和PyTorch框架的读者。
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PyTorch深度学习
PyTorch是一个基于Python的开源深度学习框架,它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练神经网络模型。以下是PyTorch深度学习的一些重要特点和组成部分:
1. 张量(Tensor):PyTorch使用张量作为数据的基本单位,类似于NumPy的多维数组。张量可以在CPU和GPU上进行计算,并且支持自动求导。
2. 动态计算图:PyTorch使用动态计算图来跟踪和优化神经网络模型的计算过程。这意味着你可以在运行时改变计算图的结构,使得模型的构建更加灵活。
3. 自动求导:PyTorch提供了自动求导的功能,可以根据输入和输出自动计算梯度。这使得反向传播算法可以自动计算模型参数的梯度,从而进行模型的优化。
4. 模型构建:PyTorch提供了丰富的模型构建工具,包括各种层(如全连接层、卷积层、循环神经网络等)、激活函数、损失函数等。你可以使用这些工具来构建各种类型的神经网络模型。
5. 训练与推理:PyTorch提供了灵活的训练和推理接口,可以方便地进行模型的训练和预测。你可以使用内置的优化器(如SGD、Adam等)来优化模型参数,并使用训练数据进行模型的训练。然后,你可以使用训练好的模型进行推理,得到预测结果。
6. 生态系统:PyTorch拥有庞大的生态系统,有大量的社区贡献和第三方库支持。你可以使用这些库来扩展PyTorch的功能,例如图像处理、自然语言处理等。