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PyTorch深度学习实战
(美)伊莱·史蒂文斯 (意)卢卡·安蒂加 (德)托马斯·菲曼更新时间:2022-02-25 15:15:25
最新章节:15.9 本章小结开会员,本书免费读 >
虽然很多深度学习工具都使用Python,但PyTorch库是真正具备Python风格的。对于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人来说,上手PyTorch轻而易举。PyTorch在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习,它非常适合构建快速模型,并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch,所以当你掌握了PyTorth,就会拥有更多的职业选择。本书是教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零开始构建一个真实示例:肿瘤图像分类器。在此过程中,它涵盖了整个深度学习管道的关键实践,包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及将结果进行可视化展示。本书主要内容:(1)训练深层神经网络;(2)实现模块和损失函数;(3)使用PyTorchHub预先训练的模型;(4)探索在JupyterNotebooks中编写示例代码。
品牌:人邮图书
译者:牟大恩
上架时间:2022-02-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
PyTorch深度学习实战最新章节
查看全部- 15.9 本章小结
- 15.8 练习题
- 15.7 总结
- 15.6 新兴技术:PyTorch模型的企业服务
- 15.5 部署到移动设备
- 15.4 LibTorch:C++中的PyTorch
- 15.3 与PyTorch JIT编译器交互
- 15.2 导出模型
- 15.1 PyTorch模型的服务
- 第15章 部署到生产环境
(美)伊莱·史蒂文斯 (意)卢卡·安蒂加 (德)托马斯·菲曼
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