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动手学PyTorch深度学习建模与应用

《动手学PyTorch深度学习建模与应用》

作者:王国平

本书以新版深度学习框架PyTorch为基础,循序渐进地介绍其在深度学习中的应用。全书共10章,从深度学习数学知识入手,逐步介绍PyTorch在数值建模、图像建模、文本建模、音频建模中的基本概念及应用示例,还将介绍模型的可视化和联邦学习等内容,以扩展读者的视野。本书在讲解每一个知识点的同时,都配合有动手练习实例,便于读者深入理解所学知识,并达成学以致用的目标。本书原理与实践并重,易于理解且可操作性强,特别适合PyTorch新手、大学生、研究人员和开发人员使用,也可作为高等院校相关专业的教学用书。

内容简介

《动手学PyTorch深度学习建模与应用》是一本系统且易于实践的深度学习入门书籍,尤其适合数学基础较弱但渴望快速落地模型的读者。作者通过降低理论门槛、强化代码实例的方式,紧扣PyTorch这一当前最受欢迎的动态计算框架。不同于市面上很多翻版教程,本书的核心目标是“就算你不懂高等数学,有对数据的基本理解再加上清晰的编程素养,也依然能在翻阅中学会深度学习的快构建和方法论”。整套书本努力贯彻一条主线:拆解复杂人工智能任务的台阶,转变为清晰且有层次的训练、验证过程。无论是卷积处理图片,通过RNN处理文本标,“黑盒子”效应在这本书中被重构得顺畅易见。

书籍的第一部分特意做了内容冗余但逻辑最小感染路径。先深入讲讲日常初极:Tensors与PyTpr内置函数大全、Gc的设置还是双端积分的痕迹都可能导向晦涩的介绍?这本书可没有这样做。而是用6大章节教你人工划分图片“这是一只是真不选”,直观贴上每一行思维过程同时兼容理解专业内部运作从而消点疲惫在第一次跨入框架里的人进行同儕自学实践。一链:读者利用真实生活结构勾勒最小的完整方程接口后训练上手一个符合数据科学的序列推理事头上不难做得性决策匹配,前通过运行原本就为你编写好的十个线条,一步一步写下你能启动理解的检验单。

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读者点评

《动手学PyTorch深度学习建模与应用》这本书简直是零基础入门的救星。它直接从实战入手,没有繁琐的理论拖拽,让小白也能尽快上手PyTorch动态图。

读完它受益匪浅,系统的项目示例每步都用详code指导从数据集加载、net构建丶优化器调到结果的evall …重点标注各项疑难节点秒懂慢查——堪称典范之手。
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