627页PyTorch官方教程中文版（1.9+CU10.2）.pdf

简介：
本PDF为627页，是PyTorch官方教程的中文版本，适用于PyTorch 1.9及以上版本，并兼容CUDA 10.2。适合深度学习初学者和进阶者使用。 《PyTorch官方教程中文版（1.9+CU10.2）》是一本详尽的指南，专为那些想要深入理解PyTorch框架、探索深度学习与计算机视觉领域的人们而准备。这本书总共627页，覆盖了PyTorch 1.9版本及其在CUDA 10.2环境下的应用，是学习PyTorch的重要参考资料。 PyTorch是一个开源的Python库，由Facebook的AI研究团队开发，广泛用于构建和训练神经网络模型。它以其动态计算图和直观的API而受到开发者们的喜爱。PyTorch 1.9版本带来了许多新特性，如性能优化、新模块和对分布式训练的支持，进一步提升了其在深度学习领域的实用性。 本书首先会引导读者了解PyTorch的基本概念，包括张量（Tensor）的创建与操作，以及如何构建基本的神经网络层。通过实例，你可以学习到如何使用PyTorch实现前向传播、反向传播以及损失函数的计算。此外，书中还会详细解释自动求导系统，这是PyTorch的一大亮点，它使得模型训练中的梯度计算变得自动化。 在深度学习部分，教程涵盖了卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的应用，以及循环神经网络（RNN）、门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）在自然语言处理中的作用。同时，还会有专门章节讨论现代深度学习架构，如残差网络（ResNet）和注意力机制。 计算机视觉是深度学习的一个重要分支，PyTorch在这一领域的应用非常广泛。书中将介绍如何使用PyTorch进行图像预处理，并讲解加载和处理大规模图像数据集的方法，例如CIFAR-10和ImageNet。此外，你还将学到目标检测、语义分割等计算机视觉任务的解决方案。 对于机器学习和深度学习实践者来说，模型训练与优化至关重要。本书会介绍如何使用PyTorch实现常见的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、带动量的SGD及Adam优化器，并涉及模型保存与加载的方法，以便于持久化存储并继续进行训练。 此外，《PyTorch官方教程中文版》还探讨了分布式训练的支持。这对于处理大型数据集或在多GPU环境下加速训练尤为重要。书中会介绍如何利用DataParallel和DistributedDataParallel模块实现并行计算以提高训练效率。 本书可能还会涉及一些进阶话题，如自定义操作符的编写及与TensorBoard等其他库的集成方法来可视化训练过程和模型性能表现。 《PyTorch官方教程中文版（1.9+CU10.2）》是一本全面且深入的指南，不仅适合初学者入门学习使用，也对有一定经验的研究人员具有很高的参考价值。通过阅读与实践本书内容，读者将能够熟练掌握利用PyTorch进行深度学习和计算机视觉项目的开发工作。