- 在线时间
- 1274 小时
- 最后登录
- 2025-8-2
- 注册时间
- 2022-2-27
- 听众数
- 33
- 收听数
- 0
- 能力
- 90 分
- 体力
- 171791 点
- 威望
- 9 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 54668
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 1814
- 主题
- 1195
- 精华
- 33
- 分享
- 0
- 好友
- 35
TA的每日心情 | 开心 2025-7-18 09:36 |
---|
签到天数: 616 天 [LV.9]以坛为家II 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 我是普大帝,拼搏奋进,一往无前。
 |
你好!我是陪你一起进阶人生的范老师!愿你成才!助你成长!
" s, u6 ~& e( q- t# u, g$ f( S你好!我是数学中国范老师,这本书是一本非常实用的PyTorch深度学习教程。它结合了大量的实战案例,通过视频和文字的形式,深入浅出地介绍了PyTorch在深度学习领域的应用。包含:PyTorch基础、可视化工具、根据真实的图像数据,介绍如何对图像风格迁移模型进行训练等,有详细的千字介绍,可以查看帖子下方介绍。
+ X" Q! j* @! J2 T* Y
3 N$ {+ G7 J4 d; M6 _. Q注册登录后,右上角点击签到就会随机赠送10点左右的体力值!点击文件图标可以立即下载文件; E Q$ s: o1 A
新用户注册,可以联系我们的工作人员QQ南方:3242420264 乔叶:1470495151 淡妆:1917509892,帮你快速审核+修改用户组后,可以右上角签到获取体力值,一次注册,日后大量数学建模资源即刻拥有。; k+ T# e# K. A. p) `! u
PyTorch深度学习入门与实战 案例视频精讲_孙玉林_中国水利水电_2020.7.pdf
(63.17 MB, 下载次数: 7, 售价: 2 点体力)
1 g1 w2 I" R7 A+ r2 i! n0 j
8 Q1 \& j/ P) G" A
详细介绍:
" s* J1 e4 w* }2 @+ C$ c《PyTorch深度学习入门与实战(案例视频精讲)》这本书是一本非常实用的PyTorch深度学习教程。它结合了大量的实战案例,通过视频和文字的形式,深入浅出地介绍了PyTorch在深度学习领域的应用。0 D: Q5 Q( o+ A
这本书的内容主要包括以下几个方面:4 u( g8 {$ C4 z" K
PyTorch基础:首先介绍了PyTorch的基本概念和核心组件,如张量(Tensor)、自动微分(Autograd)等,并通过具体的案例展示了如何使用PyTorch进行基础计算。
- @8 e; |, o; c! j. X% \# a7 s神经网络构建:接下来,书中详细讲解了如何使用PyTorch构建神经网络,包括全连接网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。每个网络结构都配有具体的案例和代码实现,帮助读者更好地理解和掌握。7 Q4 e7 n2 ~, _# ~, Q4 E; ^
深度学习实战:在掌握了PyTorch的基础知识和神经网络构建方法后,书中通过一系列实战案例,如图像分类、文本处理、物体定位等,展示了如何运用PyTorch解决实际问题。这些案例不仅涵盖了深度学习的各个方面,还融入了最新的科研成果和技术进展。1 B2 I3 ?8 ~2 H' ?9 }9 V
可视化工具:为了更好地理解和调试神经网络,书中还介绍了如何使用PyTorch提供的可视化工具,如TensorBoard等,对神经网络进行可视化和监控。! ^) `# F, n- q+ _
配套资源:除了文字和视频教程外,这本书还提供了丰富的配套资源,包括源代码文件、数据集、讲解视频等,方便读者下载和使用。此外,书中还建立了售后读者QQ群,读者可以与作者和其他读者在线交流学习心得和经验。
5 |1 H' `) A1 h本书作为PyTorch的深度学习入门和实战教程,以流行的深度学习框架PyTorch为基础,展示深度学习在计算机视觉、自然语言处理等方面的应用。本书将以简洁易懂的语言和示例介绍相关深度学习的理论知识,并介绍如何更好地使用PyTorch深度学习框架。
' A. w" d% I) n$ R根据真实的图像数据,介绍如何对图像风格迁移模型进行训练,利用计算机视觉中的目标检测和语义分隔问题的例子,介绍PyTorch中已经预训练好模型的使用,针对图神经网络学习,介绍如何利用图卷积网络进行半监督深度学习。4 v& E2 g& w5 \8 Z; L6 A
总的来说,《PyTorch深度学习入门与实战(案例视频精讲)》是一本非常适合初学者和有一定深度学习基础的读者阅读的书籍。它不仅涵盖了PyTorch的基础知识和神经网络构建方法,还通过大量的实战案例和配套资源,帮助读者更好地理解和掌握深度学习技术。
. b2 {5 A D0 v9 k) }. k/ v! e, g; g$ i- n: h* F; w' m# Z
9 R4 k; K5 X: H" u
* {- u' r) C7 R2 X: _ |
zan
|