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深度学习框架PyTorch：入门与实践动手深度机器学习pytorch教程人工智能工业机器人强化 pdf下载
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内容简介
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| 商品基本信息,请以下列介绍为准 | |
| 商品名称： | 深度学习框架PyTorch 入门与实践 |
| 作者： | 陈云 |
| 市场价： | 65.00 |
| ISBN号： | 9787121330773 |
| 出版社： | 电子工业出版社 |
| 商品类型： | 图书 |
| 其他参考信息（以实物为准） | ||
| 装帧：平装 | 开本： 16 | 语种：中文 |
| 印刷时间：2018-01-01 | 版次：1 | 页数： |
| 编辑 | |
| 本书包含PyTorch基础知识 实战案例两部分 提供notebook，方便读者交互性学习 梳理PyTorch基础知识及重点、难点 翔实的案例，案例包括Kaggle竞赛中经典项目、GAN生成动漫头像、AI滤镜、RNN写诗、图像描述任务 配套源代码文件供下载、读者交流QQ群 |
| 内容简介 | |
| 书从多维数组Tensor开始，循序渐进地带领读者了解PyTorch各方面的基础知识，并结合基础知识和前沿研究，带领读者从零开始完成几个经典有趣的深度学习小目，包括GAN 生成动漫头像、AI滤镜、AI 写诗等。本书没有简单机械地介绍各个函数接口的使用，而是尝试分门别类、循序渐进地向读者介绍PyTorch的知识，希望读者对PyTorch有一个完整的认识。本书内容由浅入深，无论是深度学习的初学者，还是*次接触PyTorch的研究人员，都能在学习本书的过程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用经验的用户，也能够从本书中获得对PyTorch 不一样的理解。 ...... | |
| 目录 | |
| 目录 1 PyTorch简介 1.1 PyTorch的诞生 1.2 常见的深度学习框架简介 1.2.1 Theano 1.2.2 TensorFlow 1.2.3 Keras 1.2.4 Caffe/Caffe2 1.2.5 MXNet 1.2.6 CNTK 1.2.7 其他框架 1.3 属于动态图的未来 1.4 为什么选择PyTorch 1.5 星火燎原 1.6 fast.ai 放弃Keras TensorFlow选择PyTorch 2 快速入门 2.1 安装与配置 2.1.1 安装PyTorch 2.1.2 学习环境配置 2.2 PyTorch入门步 2.2.1 Tensor 2.2.2 Autograd：自动微分 2.2.3 神经网络 2.2.4 小试牛刀：CIFAR-10分类 3 Tensor和autograd 3.1 Tensor 3.1.1 基础操作 3.1.2 Tensor和Numpy 3.1.3 内部结构 3.1.4 其他有关Tensor的话题 3.1.5 小试牛刀：线性回归 3.2 autograd 3.2.1 Variable 3.2.2 计算图 3.2.3 扩展autograd 3.2.4 小试牛刀：用Variable实现线性回归 4 神经网络工具箱nn 4.1 nn.Module 4.2 常用的神经网络层 4.2.1 图像相关层 4.2.2 激活函数 4.2.3 循环神经网络层 4.2.4 损失函数 4.3 优化器 4.4 nn.functional 4.5 初始化策略 4.6 nn.Module深入分析 4.7 nn和autograd的关系 4.8 小试牛刀：用50行代码搭建ResNet 5 PyTorch中常用的工具 5.1 数据处理 5.2 计算机视觉工具包：torchvision 5.3 可视化工具 5.3.1 Tensorboard 5.3.2 visdom 5.4 使用GPU加速：cuda 5.5 持久化 6 PyTorch实战指南 6.1 编程实战：猫和狗二分类 6.1.1 比赛介绍 6.1.2 文件组织架构 6.1.3 关于__init__.py 6.1.4 数据加载 6.1.5 模型定义 6.1.6 工具函数 6.1.7 配置文件 6.1.8 main.py 6.1.9 使用 6.1.10 争议 6.2 PyTorch Debug 指南 6.2.1 ipdb 介绍 6.2.2 在PyTorch中Debug 7 AI插画师：生成对抗网络 7.1 GAN的原理简介 7.2 用GAN生成动漫头像 7.3 实验结果分析 8 AI艺术家：神经网络风格迁移 9 AI诗人：用RNN写诗 10 Image Caption：让神经网络看图讲故事 11 展望与未来 ······ |
| 作者简介 | |
| 陈云 Python程序员、Linux爱好者和PyTorch源码贡献者。主要研究方向包括计算机视觉和机器学习。“2017知乎?看山杯机器学习挑战赛”一等奖，“2017天池AI大赛”第八名。 热衷于推广PyTorch，并有丰富的使用经验，活跃于PyTorch论坛和知乎相关板块。 |
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