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『飞桨』Python深度学习框架入门教程

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简介:
简介:本教程旨在帮助初学者掌握基于Python的深度学习框架飞桨(PaddlePaddle)的基础知识和实用技能,助力快速上手深度学习项目开发。 《飞桨》深度学习框架入门教程涵盖了使用PaddlePaddle进行一系列任务的介绍,包括拟合一条线、识别数字、图像分类、词到向量转换、推荐系统构建以及理解情感标签与语义角色等内容,并简要介绍了机器翻译的应用。 本书采用交互式设计,每一章节都可以作为Jupyter Notebook运行。我们已将全书内容及所有必要的依赖项打包进一个Docker镜像中,因此用户只需安装Docker即可开始学习和实验。 对于Windows或Mac系统用户,建议根据各自系统的具体需求调整Docker的内存与CPU配置以获得更好的体验。 如果使用的是Linux发行版,则请参考官方文档进行相应设置。无论您是哪个平台的操作者,执行`docker run -d -p 8888:8888 paddlepaddlebook`命令即可从DockerHub下载并运行预构建的镜像。

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客服
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  • Python
    优质
    简介:本教程旨在帮助初学者掌握基于Python的深度学习框架飞桨(PaddlePaddle)的基础知识和实用技能,助力快速上手深度学习项目开发。 《飞桨》深度学习框架入门教程涵盖了使用PaddlePaddle进行一系列任务的介绍,包括拟合一条线、识别数字、图像分类、词到向量转换、推荐系统构建以及理解情感标签与语义角色等内容,并简要介绍了机器翻译的应用。 本书采用交互式设计,每一章节都可以作为Jupyter Notebook运行。我们已将全书内容及所有必要的依赖项打包进一个Docker镜像中,因此用户只需安装Docker即可开始学习和实验。 对于Windows或Mac系统用户,建议根据各自系统的具体需求调整Docker的内存与CPU配置以获得更好的体验。 如果使用的是Linux发行版,则请参考官方文档进行相应设置。无论您是哪个平台的操作者,执行`docker run -d -p 8888:8888 paddlepaddlebook`命令即可从DockerHub下载并运行预构建的镜像。
  • 使用百Python机器资料
    优质
    本资源提供基于百度飞桨平台的Python机器学习与深度学习教程,涵盖从基础到高级的内容,适合初学者快速上手并深入学习。 百度飞桨提供的学习资源涵盖了Python机器学习与深度学习的多个方面: - GRU:情感分类实践案例。 - LSTM:用于谣言检测的应用实例。 - Python复杂操作教程:包括爬虫技术及数据分析方法。 - ResNet-50原理讲解,结合CIFAR10数据集进行图像分类实验。 - VGGNet理论介绍及其在中草药识别中的应用实践。 - Word2Vec实现详解,基于CBOW和Skip-Gram模型构建Word2Vec词向量。 此外,在计算机视觉领域,飞桨也提供了丰富的学习内容: - 飞浆与Python入门操作教程(针对初学者)。 - Python复杂操作讲解及其实用场景介绍。 - 计算机视觉概述理论课程。 - 基于深度神经网络的宝石分类实践项目。 - 利用卷积神经网络进行美食识别的应用实例探讨。 - VGG-16模型在中草药图像识别中的应用案例分析。
  • TensorFlow——第一章:人工智能概览
    优质
    本教程为初学者提供TensorFlow深度学习框架的基础知识,第一章将带领读者了解人工智能的基本概念和发展历程。 深度学习框架(TensorFlow)基础教程包括全套PPT、代码以及素材。
  • Python.pdf
    优质
    《Python深度学习入门》是一本面向初学者的教程,通过Python语言和相关库介绍深度学习的基础知识与实践技巧,帮助读者快速掌握深度学习的核心概念和技术。 本段落介绍了使用Python中的NumPy库进行数组定义和运算的基础知识。在利用NumPy库的过程中,需要导入相应的语法和参数。创建数组需通过np方法,并且在执行数组操作时,参与运算的元素数量应一致,否则会产生错误。除了支持数组间的计算之外,还可以将单一数值与数组结合进行各类组合运算。此外,本段落还涵盖了多维数组生成及广播规则的相关概念。这些内容对于初学者理解深度学习具有重要价值。
  • PaddlePaddle体验分享
    优质
    本课程为百度飞桨(PaddlePaddle)深度学习平台体验分享,旨在帮助学员快速掌握深度学习的基础知识及实践技巧。 参加百度飞桨七日“Python小白逆袭大神”打卡营是一次偶然的机会得知的。之前因为课程和技术基础不够扎实,在参与AI实战营的时候没有顺利完成全程,这次很开心能够跟上并成功结业了。 以下是对这几天学习内容和遇到的小问题做一个简单的总结: 本次课程的目标是: 1. 掌握Python的基础语言、进阶知识以及常用的深度学习库,并能使用Python进行数据爬取及可视化分析。 2. 学习人工智能的基本知识及其应用,体验到最前沿的人工智能技术。 3. 了解百度飞桨平台及相关AI技术和应用程序的运作方式,掌握如何在AI Studio平台上操作。 课程安排: - 第一天:介绍人工智能概述和基础Python编程。
  • PyTorch与实战源码.rar
    优质
    《PyTorch深度学习框架入门与实战源码》是一本面向初学者的技术书籍,通过丰富的实例和源代码解析帮助读者快速掌握PyTorch的核心概念和技术。 深度学习框架PyTorch入门与实践源代码提供了初学者理解和使用这一强大的工具所需的基础知识和实际操作经验。通过这些材料,读者可以逐步掌握如何利用PyTorch进行机器学习项目的开发,并通过实例练习加深理解。
  • PyTorch及实战
    优质
    本课程专为初学者设计,全面介绍PyTorch框架在深度学习领域的应用。通过理论与实践结合的方式,帮助学员掌握构建和训练神经网络模型的核心技能。适合对AI有兴趣的技术爱好者和开发者学习。 《Pytorch深度学习入门与实战》是一套2022年7月最新升级的完整版课程,包含25章内容,并附有配套代码、课件及数据集下载。这套系统性的实战课程涵盖了众多经典实例,包括图像定位实例、Unet语义分割实例、LinKnet图像语义分割实例、四种天气分类的经典案例以及文本分类示例等。此外,还涉及循环神经网络和Tensorboard可视化等内容。
  • 简明易懂的
    优质
    本教程旨在为初学者提供简洁清晰的深度学习入门指导,涵盖基础知识与实践技巧,帮助读者快速掌握核心概念。 以三好学生多维度评价为案例的第10章讨论了如何使用训练好的模型进行预测;第11章介绍了利用高级工具简化建模和训练过程的方法;第12章则讲解了在其他编程语言中调用TensorFlow模型的技术细节。此外,还有专门针对图像识别任务的章节(即第13章),它涵盖了卷积神经网络的应用。对于序列数据处理感兴趣的读者可以在第14章找到关于循环神经网络初步知识的内容。而对优化训练过程有兴趣的学习者可以参考第15章中有关选择和配置不同优化器的信息。 本系列文档从人工智能的简史开始(即第一章),并逐步深入,包括开发环境准备、TensorFlow基础介绍以及简化神经网络模型的方法等主题(第二至第四章)。除此之外还详细探讨了如何利用神经网络解决非线性问题,并介绍了文件中加载训练数据的技术细节。最后以下一步学习方向指南结束整个系列文档的学习路径。
  • Keras实战视频
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    本课程为初学者设计,通过实践项目详细介绍如何使用Keras进行深度学习开发。适合希望快速上手并构建神经网络模型的学习者。 《Keras深度学习入门与实战》完整版提供源码、课件及数据。本课程介绍深度学习和神经网络的基本概念,并通过使用Keras框架指导学员构建各种机器学习和深度学习模型,非常适合初学者入门。
  • PyTorch极简PDF1
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    本PDF教程提供了一条简洁高效的路径,帮助初学者快速掌握使用PyTorch进行深度学习的基础知识和技能。 在这里,我们可以将它视为一个非线性函数。这样一来,线性感知机与非线性单元共同构成单个神经元。单个神经元描述的是输出与单一变量之间的关系。 例如,在之前的例子中,我们讨论了房屋的情况。这里的关键在于理解如何通过引入非线性来增强模型的表达能力,使得它能够处理更复杂的数据模式和关系。