Deep Learning with PyTorch (经典英文原版教材).pdf

简介：
本书是使用PyTorch进行深度学习的经典英文原版教材，详细介绍了如何利用这一强大的框架构建和训练各种神经网络模型。 PyTorch 深度学习教程 本教程介绍 PyTorch 这一基于 Python 的开源机器学习库，并指导读者快速掌握构建与训练深度学习模型的方法。内容从入门基础知识到高级主题，全面覆盖。 1. **PyTorch 基础知识** - 了解 PyTorch 发展历程及其特点 - 安装配置指南 - 掌握基本数据类型：Tensor、Variable 和 Module - 学习自动微分系统 2. **深度学习基础知识** - 理解深度学习的概念与历史背景 - 深度学习分类：监督式、非监督式及半监督式学习 - 掌握评估机器学习模型的指标，如精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数 3. **PyTorch 中的神经网络** - 介绍感知机、多层感知机和卷积神经网络等基本概念 - 使用 PyTorch 构建简单神经网络实例 - 探讨优化算法，如随机梯度下降（SGD）、动量法及 Adam 4. **PyTorch 中的深度学习模型** - 了解 CNN、RNN 和 LSTM 等常用模型 - 使用 PyTorch 实现 LeNet、AlexNet 及 ResNet 模型实例 - 探讨优化算法如批量归一化（Batch Normalization）和 Dropout 5. **PyTorch 中的模型训练** - 介绍数据加载、定义模型及损失函数等概念与方法 - 使用 PyTorch 实现训练循环，包括批处理和梯度下降 - 探讨超参数调整与评估技巧 6. **PyTorch 中的分布式训练** - 理解数据并行和模型并行的概念及其应用方式 - 学习使用 PyTorch 在多服务器及多 GPU 上进行分布式训练的方法 - 深入探讨参数同步与梯度聚合等技巧 7. **PyTorch 中的模型部署** - 了解保存和加载模型的基本方法 - 使用 PyTorch 实现模型转换和优化 - 探讨压缩及加速等提高性能的技术