PyTorch深度学习入门
PyTorch深度学习入门电子书籍推荐下载地址
内容简介：
本书用浅显易懂的语言，图文并貌地讲解了深度学习的基础知识，从如何挑选硬件到神经网络的初步搭建，再到实现图片识别、文本翻译、强化学习、生成对抗网络等多个目前最流行的深度学习应用。书中基于目前流行的PyTorch框架，运用Python语言实现了各种深度学习的应用程序，让理论和实践紧密结合。
书籍目录：
第一部分 基础篇 2
第1章 准备工作 2
1.1 硬件配置 2
1.2 在Mac OS X系统下配置PyTorch运行环境 6
1.3 在Ubuntu系统下配置PyTorch运行环境 8
1.4 在Windows系统下配置PyTorch运行环境 14
第2章 Tensor基础 17
2.1 Tensor 17
2.2 Autograd 30
第3章 深度学习基础 35
3.1 机器学习 35
3.2 线性回归 38
3.3 非线性回归 53
3.4 逻辑回归 58
3.5 多元分类 66
3.6 反向传播 70
3.7 卷积神经网络 72
3.8 手写字体识别 78
3.9 fastai手写字体识别 86
第二部分 实战篇 90
第4章 迁移学习 90
4.1 经典图像模型 90
4.2 迁移学习实战 100
4.3 使用fastai实现迁移学习 109
第5章 序列转序列模型 111
5.1 循环神经网络模型 111
5.2 神经翻译机简介 119
5.3 利用PyTorch构造神经翻译机 122
第6章 生成对抗网络 138
6.1 生成对抗网络概览 138
6.2 使用生成对抗网络生成二次元头像 142
6.3 使用TorchGAN生成二次元头像 149
第7章 深度强化学习 153
7.1 深度强化学习 153
7.2 基于策略的算法 155
7.3 基于值的算法 157
7.4 Gym简介 161
7.5 Q-Leaming实战 163
第8章 风格迁移 168
8.1 风格迁移原理 168
8.2 风格迁移实践 174
第三部分 高级篇 184
第9章 PyTorch扩展 184
9.1 自定义神经网络层 184
9.2 C++加载PyTorch模型 189
第10章 PyTorch模型迁移 193
10.1 ONNX简介 193
10.2 使用ONNX将PyTorch模型迁移至Caffe2 196
10.3 使用ONNX将PyTorch模型迁移至Core ML 199
第11章 PyTorch可视化 201
11.1 使用visdom实现PyTorch可视化 201
11.2 使用TensorBoard实现PyTorch可视化 213
11.3 使用Netron显示模型 221
第12章 PyTorch的并行计算 223
12.1 多进程 223
12.2 多GPU并行计算 231
作者简介：
曾芃壹，现为中山大学数据科学与计算机学院在读硕士，主要研究兴趣有深度学习、语音识别、推荐系统、自动犯罪侦查等。熟悉 C、C++、Java、Python 等多种程序设计语言，Flask 建站技术以及 PyTorch、TensorFlow 深度学习框架。
其它内容：
暂无其它内容！
下载评论
-
用户1728232698：
( 2024-10-07 00:38:18 )
双语版电子书下载秒传，支持PDF/MOBI格式导出，值得收藏。
-
用户1718764651：
( 2024-06-19 10:37:31 )
无损的学术资源，双语设计提升阅读体验，体验良好。
-
龚***湄：
( 2024-09-07 07:59:07 )
差评，居然要收费！！！
-
用户1726812362：
( 2024-09-20 14:06:02 )
图文功能搭配MOBI/TXT格式，高清数字阅读体验，推荐下载。
-
用户1734306258：
( 2024-12-16 07:44:18 )
多格式版电子书下载流畅，支持PDF/AZW3格式导出，值得收藏。
相关书评
-
挺科学的入门书
来源：豆瓣 发布时间：2025-05-02 18:39:47
-
20天学会深度学习建模
来源：豆瓣 发布时间：2025-05-02 18:39:47
下载点评