Advertisement

PyTorch深度学习PDF版

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

简介：
《PyTorch深度学习》是一本介绍使用PyTorch框架进行深度学习实践的PDF书籍，涵盖神经网络构建、模型训练及项目实战等内容。 《Deep Learning with PyTorch》这本书主要探讨了深度学习以及如何使用PyTorch这一开源机器学习库进行开发。PyTorch是一个基于Python接口的深度学习框架，因其动态计算图特性和易用性而广受欢迎。 PDF版本便于阅读和携带，并可能包含文本搜索功能。书中强调如果需要代码示例，读者可以通过相关网站或链接获取到。 书的重点在于深度学习领域的一个子集——研究如何建立多层次神经网络模型来模拟人脑的学习过程。本书由Vishnu Subramanian编写，2018年Packt Publishing出版，并受到版权法保护，未经许可不得复制和传播。书中声明作者及出版社不对信息准确性承担责任。 书籍的制作是一个团队合作的结果，包括编辑、技术编辑、校对和图形设计人员等的工作贡献。书中的内容结构一般涵盖深度学习的基础知识、PyTorch的安装与配置、张量操作、自动微分机制以及构建训练神经网络的方法等内容。 《Deep Learning with PyTorch》可能会涉及以下关键知识点： 1. 张量操作：理解数据表示的基本单位——张量，这是进行数值运算的前提。 2. 自动微分：利用PyTorch的自动微分功能简化反向传播算法实现。 3. 神经网络构建：使用nn.Module等工具定义层、损失函数和神经网络结构。 4. 训练循环：掌握模型训练的核心步骤，包括前向传播、计算损失及参数更新。 5. 数据加载与预处理：学习如何利用PyTorch的数据加载和转换功能进行数据批处理和增强。 6. GPU加速：了解使用CUDA来利用GPU资源提高大规模数据集或复杂模型的训练效率的方法。 7. 模型优化：掌握超参数调优、正则化以及调整学习率等技巧，以改善模型性能。 8. 模型部署：在完成模型训练后，如何将PyTorch构建的神经网络应用到实际生产环境中。 虽然具体的技术细节和代码示例未在此处详细展示，但可以预期本书会通过大量的实例、练习来帮助读者深入理解深度学习与PyTorch框架。

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PDF版
    优质
    《PyTorch深度学习》是一本介绍使用PyTorch框架进行深度学习实践的PDF书籍，涵盖神经网络构建、模型训练及项目实战等内容。 《Deep Learning with PyTorch》这本书主要探讨了深度学习以及如何使用PyTorch这一开源机器学习库进行开发。PyTorch是一个基于Python接口的深度学习框架，因其动态计算图特性和易用性而广受欢迎。 PDF版本便于阅读和携带，并可能包含文本搜索功能。书中强调如果需要代码示例，读者可以通过相关网站或链接获取到。 书的重点在于深度学习领域的一个子集——研究如何建立多层次神经网络模型来模拟人脑的学习过程。本书由Vishnu Subramanian编写，2018年Packt Publishing出版，并受到版权法保护，未经许可不得复制和传播。书中声明作者及出版社不对信息准确性承担责任。 书籍的制作是一个团队合作的结果，包括编辑、技术编辑、校对和图形设计人员等的工作贡献。书中的内容结构一般涵盖深度学习的基础知识、PyTorch的安装与配置、张量操作、自动微分机制以及构建训练神经网络的方法等内容。 《Deep Learning with PyTorch》可能会涉及以下关键知识点： 1. 张量操作：理解数据表示的基本单位——张量，这是进行数值运算的前提。 2. 自动微分：利用PyTorch的自动微分功能简化反向传播算法实现。 3. 神经网络构建：使用nn.Module等工具定义层、损失函数和神经网络结构。 4. 训练循环：掌握模型训练的核心步骤，包括前向传播、计算损失及参数更新。 5. 数据加载与预处理：学习如何利用PyTorch的数据加载和转换功能进行数据批处理和增强。 6. GPU加速：了解使用CUDA来利用GPU资源提高大规模数据集或复杂模型的训练效率的方法。 7. 模型优化：掌握超参数调优、正则化以及调整学习率等技巧，以改善模型性能。 8. 模型部署：在完成模型训练后，如何将PyTorch构建的神经网络应用到实际生产环境中。 虽然具体的技术细节和代码示例未在此处详细展示，但可以预期本书会通过大量的实例、练习来帮助读者深入理解深度学习与PyTorch框架。
     
  • 动手实践深度学习（PyTorch版）.pdf
    优质
    本书《动手实践深度学习（PyTorch版）》通过丰富的实例和教程，帮助读者掌握使用PyTorch框架进行深度学习开发的技术与方法。 《动手学深度学习》PyTorch版是一本全面介绍深度学习的实践教程文档。
     
  • 《PyTorch深度学习》高清原版
    优质
    《PyTorch深度学习》是一本深入介绍使用PyTorch框架进行深度学习研究与应用的书籍，内容全面且清晰，适合希望掌握这一技术领域的读者。 2018年出版的新书由Vishnu Subramanian撰写，内容侧重于使用PyTorch构建神经网络模型的实用方法。
     
  • 实践中的深度学习：PyTorch版
    优质
    《实践中的深度学习：PyTorch版》是一本深入浅出介绍如何使用PyTorch框架进行深度学习项目开发的技术书籍。本书通过丰富的实例和练习帮助读者掌握深度学习的核心概念和技术，适合初学者及有一定经验的学习者阅读。 《动手学深度学习PyTorch》是一本旨在帮助读者深入理解和掌握PyTorch框架以及深度学习基础知识的教程。通过本书，你将能够系统地学习到如何使用PyTorch进行深度学习模型的构建、训练和优化。 我们从PyTorch的基本使用开始介绍。其核心是Tensor（张量），它是多维数组，可以进行各种数值计算。张量的操作包括创建、初始化、运算和转换等。此外，PyTorch的自动求梯度机制使得构建和训练神经网络变得简单，并能自动计算梯度用于反向传播和参数更新。 接着我们将深入探讨深度学习的基础知识。它通过构建多层非线性模型来模拟人脑的学习过程。基础概念包括神经网络、激活函数（如ReLU、sigmoid和tanh）、损失函数（如均方误差和交叉熵损失）、优化器（如随机梯度下降SGD、Adam和RMSprop）以及正则化技术（如L1和L2正则化）。 在实现深度学习算法方面，我们将从最简单的前馈神经网络开始，逐步过渡到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们的变种，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型在图像识别、自然语言处理等领域有广泛应用。此外还会涉及现代注意力机制、自注意力和Transformer模型等当前深度学习领域的热点。 书中还介绍强化学习这一重要分支，它通过与环境的交互来学习最优策略，并提供实现Q学习、策略梯度等算法的方法。 除了理论知识，实践是提升技能的关键。本书包含大量代码示例，让你亲手实现各种深度学习模型并在真实数据集上进行训练和验证，帮助你更好地理解其工作原理并应用于实际项目中。 最后我们将讨论如何将训练好的模型转化为生产环境可用的形式，例如使用ONNX进行模型转换或利用TorchScript进行静态图编译等方法。 《动手学深度学习PyTorch》是一本全面且深入的教程，无论你是初学者还是有一定经验的开发者都能从中受益。通过本书的学习，你将能够熟练运用PyTorch进行深度学习模型的设计、训练和部署，并为你的AI项目奠定坚实的基础。
     
  • PyTorch深度学习总结
    优质
    《PyTorch深度学习总结》是一篇全面回顾和归纳使用PyTorch进行深度学习研究与实践的文章，涵盖框架基础、模型构建及应用案例。 在数据量不足的情况下，k折交叉验证是一种常用的评估方法。 过拟合指的是模型训练误差较低但泛化能力较差；欠拟合则表示无论是训练集还是测试集上的误差都无法降到很低的水平。因此，在出现欠拟合时，模型无法使训练误差达到满意的效果。这意味着过拟合和欠拟合不会同时发生。 当模型复杂度不足或提供的数据量较小，则可能产生上述两种问题之一：低复杂度可能导致欠拟合；而小规模的数据集则更容易引发过拟合现象。为了缓解过拟合，可以采用权重衰减及丢弃法等策略，在有限的训练样本中也能取得较好的效果。 L2范数正则化通过向损失函数添加L2惩罚项来防止模型过于复杂导致的过拟合；而随机丢弃部分单元的方式（即“dropout”）能够使网络更加健壮，避免对特定节点产生依赖性。
     
  • Python深度学习-PyTorch PPT.zip
    优质
    本资料为《Python深度学习-PyTorch》PPT版，内容涵盖PyTorch框架的基础知识及其在深度学习中的应用实例。适合初学者和进阶者参考使用。 python深度学习_基于pytorch ppt.zip
     
  • 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。
     
  • d2l_zh:《动手学深度学习》第二版（PyTorch版）
    优质
    《动手学深度学习》是深入浅出讲解深度学习理论与实践的开源教材，本书第二版采用PyTorch框架，旨在通过丰富的实例帮助读者快速掌握深度学习技术。 《动手学深度学习》第二版PyTorch版本 运行环境：Google Colab
     
  • PyTorch深度学习中文版前5章
    优质
    《PyTorch深度学习》中文版前五章全面介绍了使用PyTorch框架进行深度学习的基础知识与实践技巧，适合初学者快速入门。 2018年2月出版的《使用PyTorch构建神经网络模型的实用方法——Deep Learning with PyTorch》第一版是一本非常不错的书，值得读者拥有。这本书的中文版前五章内容也非常精彩。
     
  • 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。