Deep Learning with PyTorch Deep Learning with PyTorch是一本关于使用PyTorch进行深度学习的实践指南。PyTorch是一个基于Python的开放源码机器学习库,提供了一个灵活、动态的方式来构建和训练神经网络模型。 本书从基础开始,介绍了 PyTorch 的基本概念和数据类型,例如张量、自动梯度、动态计算图等。然后,书中详细介绍了如何使用 PyTorch 构建和训练神经网络模型,包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 在本书中,作者还介绍了如何使用 PyTorch 实现深度学习算法,例如反向传播、批量归一化、 dropout 等。同时,书中也提供了大量的实践示例和代码,帮助读者快速上手使用 PyTorch 进行深度学习。 此外,本书还讨论了深度学习的一些高级主题,例如迁移学习、 Attention 机制、 Generative Adversarial Networks 等。作者也提供了一些实际应用场景,例如图像分类、自然语言处理、推荐系统等,展示了 PyTorch 在实际应用中的价值。 《Deep Learning with PyTorch》是一本非常实用的深度学习指南,适合具有 Python 基础的读者,特别是那些想使用 PyTorch 进行深度学习的开发者和研究者。 知识点: 1. PyTorch 基础概念:张量、自动梯度、动态计算图 2. 神经网络模型构建:前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络 3. 深度学习算法:反向传播、批量归一化、dropout 4. 深度学习高级主题:迁移学习、Attention 机制、Generative Adversarial Networks 5. PyTorch 实践示例:图像分类、自然语言处理、推荐系统 6. 深度学习应用场景:计算机视觉、自然语言处理、语音识别等 这本书提供了一份非常详细的 PyTorch 使用指南,帮助读者快速上手使用 PyTorch 进行深度学习,并提供了一些实际应用场景和示例代码,非常适合深度学习和机器学习领域的开发者和研究者。
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