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PyTorch深度学习实战
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PyTorch深度学习实战
1.PyTorch核心开发者教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。 2.详细讲解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、监控训练以及对结果进行可视化。 3. PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目,快速提升读者动手能力: a.全面掌握PyTorch 相关的API 的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法; b.快速从零开始构建一个真实示例:肿瘤图像分类器; c.轻松学会使用PyTorch 实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题; d.章尾附有“练习题”,巩固提升所学知识;更有配套的代码文件可下载并动手实现。 4. PyTorch 联合创作者Soumith Chintala作序推荐! 5. 书中所有代码都是基于Python 3.6及以上的版本编写的,提供源代码下载。
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 在不牺牲不错特性的情况下简化了深度学习,它很好适合构建快速模型,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 PyTnull
作者 伊莱·史蒂文斯(Eli Stevens)职业生涯的大部分时间都在美国硅谷的初创公司工作,从软件工程师(网络设备制造业)到首席技术官(开发肿瘤放疗软件)。在本书出版时,他正在汽车自动驾驶行业从事机器学习相关工作。 卢卡·安蒂加(Luca Antiga)于21 世纪初担任生物医学工程研究员。2010 年到2020 年间,他是一家人工智能工程公司的联合创始人和首席技术官。他参与了多个开源项目,包括PyTorch 的核心模块。很近,他作为联合创始人创建了一家总部位于美国的初创公司,专注于数据定义软件的基础设施。 托马斯·菲曼(Thomas Viehmann)是一名德国慕尼黑的机器学习和PyTorch 的专业培训师和顾问,也是PyTorch 核心开发人员。拥有数学博士学位的他不畏惧理论,擅长将理论应用于实际的计算挑战。 译者 牟大恩,武汉大学硕士研究生毕业,曾先后在网易杭州研究院、优酷土null
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