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醉染图书PyTorch速查手册9787519869700
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前言1章PyTorch简介91.1PyTorch是什么?91.2为什么使用PyTorch?101.3新手指南121.3.1在GoogleColaboratory中运行131.3.2在本地计算机上运行161.3.3在云平台上运行171.3.4验你的PyTorch环境201.4一个有趣的例子20第2章张量292.1张量是什么?302.1.1简单CPU示例302.1.2简单GPU示例312.1.3在CPU和GPU之间移动张量322.2创建张量332.2.1张量属372.2.2数据类型382..由随机样本创建张量.402.2.4创建类似张量的张量42.张量操作42..1张量索引、切片、合并和拆分43..2张量数学运算47..自动微分(Autograd)54第3章使用PyTorch的深度学习开发573.1完整过程583.2数据准备603.2.1数据加载603.2.2数据变换653..数据批处理693.2.4一般数据准备(torch.utils.data)703.3模型开发743.3.1模型设计753.3.2训练903.3.3验983.3.4测试1023.4模型部署1033.4.1保存模型1043.4.2部署到PyTorchHub1053.4.3部署到生产环境106第4章神经网络开发参考设计1074.1使用迁移学习完成图像分类1084.1.1数据处理1084.1.2模型设计1114.1.3训练和验1134.1.4测试和部署1154.2用Torchtext完成情感分析1174.2.1数据处理1174.2.2模型设计14..训练和验1254.2.4测试和部署1274.3生成式学习—用DCGAN生成Fashion-MNIST图像1294.3.1数据处理1304.3.2模型设计1324.3.3训练1354.3.4测试和部署140第5章定制PyTorch1435.1定制层和激活函数1445.1.1定制层示例(ComplexLinear)1465.1.2定制激活示例(ComplexReLU)1505.2定制模型架构1515.3定制损失函数1545.4定制优化器算法1565.5定制训练、验和测试循环160第6章PyTorch加速和优化.1656.1TPU上使用PyTorch1666.2(单机)多个GPU上使用PyTorch.1706.2.1数据并行处理.1706.2.2模型并行处理.1756..结合数据并行处理和模型并行处理.1776.3(多机)分布式训练1806.4模型优化.1826.4.1超参数调优1826.4.2量化.1906.4.3剪枝.194第7章PyTorch部署到生产环境2017.1PyTorch部署工具和库2027.1.1通用示例模型.2037.1.2PythonAPI2047.1.3TorchScript2057.1.4TorchServe2097.1.5ONNX.2187.1.6Mobile库2197.2部署到Flask应用2217.3ColabFlask应用.2247.4用TorchServe部署到云2277.5Docker快速入门.2277.6部署到移动和边缘设备2297.6.1iOS2297.6.2Android27.6.3边缘设备.第8章PyTorch生态系统和资源8.1PyTorch生态系统2408.2面向图像和视频的Torchvision2488.2.1数据集和I/O2498.2.2模型.2518..变换、操作和实用工具.2538.3用于NLP的Torchtext2618.3.1创建一个数据集对象2618.3.2预处理数据2628.3.3创建一个Dataloader批处理2638.3.4数据(torchtext.data)2648.3.5数据集(torchtext.datasets)2658.3.6词汇表(torchtext.vocab)2688.4用于可视化的TensorBoard2698.4.1SCALARS显示学习曲线.2728.4.2GRAPHS显示模型架构2738.4.3IMAGES、TEXT和PROJECTOR显示数据.2748.4.4DISTRIBUTIONS和HISTOGRAMS显示权重分布.2758.4.5HPARAMS显示超参数.2768.4.6TensorBoardAPI2778.5PaperswithCode2808.6PyTorch资源.2808.6.1教程.2818.6.2图书.2838.6.3在线课程和现场培训284
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