Advertisement

PyTorch深度学习极简入门PDF教程1

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PyTorch深度学习极简入门PDF教程1
    优质
    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。
     
  • PyTorch深度学习入门及实战教学课程
    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。
     
  • PyTorch深度学习入门教程及源代码
    优质
    本教程旨在为初学者提供使用PyTorch进行深度学习的基础知识和实践指导，并附有完整源代码供读者参考与练习。 Chapter 2: PyTorch Basics Chapter 3: Neural Networks Chapter 4: Convolutional Neural Networks Chapter 5: Recurrent Neural Networks Chapter 6: Generative Adversarial Networks Chapter 7: Reinforcement Learning Chapter 8: Advanced Topics in PyTorch Chapter 9: Computer Vision Chapter 10: Natural Language Processing
     
  • PyTorch深度学习入门及简明实战教程（2022年版）
    优质
    《PyTorch深度学习入门及简明实战教程（2022年版）》是一本全面介绍如何使用Python进行深度学习研究和应用实践的指南，尤其侧重于PyTorch框架。本书通过简洁实用的方式教授读者从零开始构建深度神经网络模型，并涵盖了一系列核心概念与技术要点，旨在帮助初学者快速掌握深度学习领域的基础知识及实际操作技能。 1. PyTorch概述 2. 深度学习基础与线性回归实例 3. PyTorch张量 4. 逻辑回归与多层感知机 5. 多分类问题 6. 手写数字全连接模型 7. 基础部分总结 8. 计算机视觉基础 9. 预训练模型（迁移学习） 10. Dataset数据输入 11. 现代网络架构 12. 图像定位 13. UNet图像语义分割 14. LinNet图像语义分割 15. 文本分类与词嵌入表示 16. RNN循环神经网络 17（一） Twitter评论情绪分类 17（二） 中文外卖评论情绪分类 18. 注意力机制 19. RNN序列预测-北京空气质量预报 20. Tensorboard可视化工具应用 21. 一维卷积网络介绍 23. 使用Labelme进行语义分割图片标注教程 24. 多任务学习方法探讨 25. 目标识别与目标检测课程资料
     
  • PyTorch深度学习简洁教程
    优质
    《PyTorch深度学习简洁教程》是一本针对初学者设计的手册，旨在通过简洁明了的方式教授读者如何使用PyTorch进行深度学习项目开发。本书内容涵盖了从基础概念到高级应用的全面知识，帮助读者快速掌握这一流行的机器学习框架。 《日月光华老师2020年全新 Pytorch 深度学习入门与实战》是当年最通俗易懂的实例课程之一，采用最新版本进行演示。本课程通过一系列简单明了的实际案例，全面讲解PyTorch框架的应用，并获得了广泛的好评，是一门简明易懂的深度学习教程。
     
  • PyTorch基础教程（深度学习及PyTorch实战入门）
    优质
    本教程旨在为初学者提供深入浅出的学习路径，涵盖深度学习基础知识和PyTorch框架的应用实践，帮助读者快速掌握PyTorch进行模型构建与训练。 深度学习与PyTorch入门实战教程 本教程旨在帮助初学者掌握深度学习的基础知识，并通过实际操作熟悉使用PyTorch进行开发的流程和技术细节。内容涵盖了从理论到实践的全面指导，适合对人工智能领域感兴趣并希望快速上手的读者。
     
  • PyTorch深度学习入门与实战教程2024版
    优质
    《PyTorch深度学习入门与实战教程2024版》是一本全面介绍如何使用PyTorch进行深度学习实践的书籍，适合初学者和有一定经验的学习者。书中不仅涵盖了基本概念、框架原理，还提供了丰富的实战案例，帮助读者快速掌握深度学习技术并应用于实际项目中。 一、PyTorch环境的配置及安装 1. 从官网下载最新版Anaconda，并完成安装。打开Anaconda Prompt后显示（base）即表示安装成功。 2. 使用命令`conda create -n pytorch python=3.6`创建一个名为pytorch的环境，其中Python版本为3.6。 3. 输入`conda activate pytorch`激活并进入该环境；对于Linux系统，则需要输入 `source activate pytorch` 命令进行操作。 4. 使用命令`pip list`查看当前环境中已经安装了哪些包。这时会发现还没有我们需要的PyTorch库。 5. 访问PyTorch官网，找到最新版本的pytorch安装指令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch（直接使用最新的即可）。然后在已激活的pytorch环境中输入该命令进行安装。 6. 安装完成后，可以通过以下步骤验证PyTorch是否成功安装。首先打开Python环境并执行`import torch`命令，如果未报错则表示PyTorch已经正确安装；接着运行`torch.cuda.is_available()`，返回值为True即说明机器的显卡支持CUDA使用。
     
  • 深度学习入门：PyTorch与Python基础（PDF）
    优质
    本书为初学者提供了一条循序渐进的学习路径，结合了PyTorch框架和Python编程语言的基础知识，旨在帮助读者轻松入门深度学习领域。 深度学习为机器学习领域带来了一种新的方法——表征学习。这种方法通过构建多层神经网络来实现对数据的深层次理解与分析。 该概念最早由Hinton等人在2006年提出，基于深度置信网络（DBN）开发了非监督式逐层训练算法，这为解决深层结构优化问题带来了新的希望，并随后推出了多层自动编码器。此外，Lecun提出的卷积神经网络是首个真正的多层次学习算法，通过利用空间相对关系来减少参数数量从而提高训练效率。 深度学习的优势在于能够运用非监督或半监督式的特征学习和分层特征提取技术替代传统的手工获取特征方式。其核心动机在于模仿人脑机制以解释数据（如图像、声音及文本），进而实现更高效的数据分析与处理能力。
     
  • 简明易懂的深度学习入门教程
    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。
     
  • Pytorch深度学习教程
    优质
    《PyTorch深度学习教程》是一本全面介绍使用PyTorch框架进行深度学习实践的手册，适合初学者和进阶用户参考。 深度学习是人工智能领域的一项关键技术，它利用神经网络模型对复杂数据进行建模，并广泛应用于图像识别、自然语言处理及推荐系统等多个方面。PyTorch是由Facebook开发的一个强大的开源框架，因其易用性、灵活性以及高效的动态计算图特性而受到众多开发者青睐。本教程旨在帮助读者掌握深度学习的基础知识与实践技能，重点围绕使用PyTorch进行相关操作。 1. **基本概念**： - **张量（Tensor）**：在PyTorch中，多维数组被称为张量，可以理解为numpy的高级版本，并且支持GPU加速计算。 - **自动求导机制(Autograd)**：此功能简化了构建和训练神经网络的过程，能够自动完成反向传播所需的梯度计算。 - **Module**：`nn.Module`是用于创建神经网络层和模型的基础类，在PyTorch中你可以通过继承该类来定义自己的网络结构。 - **Optimizer**：为了更新参数，PyTorch提供了多种优化器选项，如SGD、Adam等。 2. **环境搭建**： - 安装PyTorch：根据你的Python版本及硬件配置（CPU或GPU），选择合适的安装方式。通常使用pip或conda进行安装。 - 集成开发工具：为了方便交互式学习，可以将Jupyter Notebook与Visual Studio Code等集成到PyTorch中。 3. **基础操作**： - 数据预处理：利用Pandas和NumPy加载并准备数据，并将其转换为适合于PyTorch使用的张量格式。 - 构建张量：创建、操作及索引张量，包括加减乘除、转置以及切片等常用操作。 - 神经网络层：熟悉常见的神经网络层次结构，如线性层（Linear）、卷积层（Conv2d）和池化层（MaxPool2d）。 4. **构建神经网络**： - 定义模型：通过创建自定义的`nn.Module`子类并实现前向传播方法来定义自己的模型。 - 训练流程：理解损失函数、反向传播以及优化器的应用，以完成训练循环的设定。 - 模型保存与加载：利用PyTorch提供的工具进行权重文件的存储和恢复。 5. **深度学习实战**： - 图像分类：使用经典架构如LeNet、AlexNet或VGG等模型，在MNIST或CIFAR-10数据集上执行图像识别任务。 - 自然语言处理：借助PyTorch中的`torchtext`库进行文本预处理，构建LSTM或Transformer模型以实现情感分析及机器翻译等功能。 - 强化学习：利用Q-learning和Deep Q-Network (DQN)等算法解决Atari游戏或其他环境下的强化学习问题。 6. **进阶话题**： - 数据并行（Data Parallelism）：采用`torch.nn.DataParallel`来实现多GPU训练。 - 轻量化模型：了解MobileNet、ShuffleNet等轻量级网络结构，并在PyTorch中进行相应实现。 - 动态计算图与静态计算图对比分析：探讨PyTorch的动态特性相对于TensorFlow的静态特性的优劣之处。 通过本教程，读者不仅能掌握深度学习的基本原理，还能熟练使用PyTorch框架构建和优化复杂的神经网络模型。理论结合实践是提升技能的有效途径，在此基础上进行实际项目开发将使你的技术更加扎实。