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Python深度学习实践——基于PyTorch-ppt.zip

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简介：
本资源为《Python深度学习实践》PPT演示文稿，内容涵盖使用PyTorch进行深度学习项目开发的关键技术和案例分析。 Python深度学习实战——基于Pytorch-ppt.zip

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  • Python深度学习实践——基于PyTorch-ppt.zip
    优质
    本资源为《Python深度学习实践》PPT演示文稿，内容涵盖使用PyTorch进行深度学习项目开发的关键技术和案例分析。 Python深度学习实战——基于Pytorch-ppt.zip
     
  • Python深度学习-PyTorch PPT.zip
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    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
     
  • 动手实践深度学习（Python版）（基于PyTorch框架）
    优质
    《动手实践深度学习》是一本专注于使用Python语言和PyTorch框架进行深度学习实战操作的教程。本书通过丰富的案例帮助读者理解并应用深度学习技术，适合初学者及进阶人员阅读。 本仓库主要包含code和docs两个文件夹（外加一些数据存放在data中）。其中code文件夹包含了每章相关的jupyter notebook代码，基于PyTorch框架；docs文件夹则包括了《动手学深度学习》书中的markdown格式内容，并利用docsify将网页文档部署到GitHub Pages上。由于原书中使用的是MXNet框架，因此docs的内容可能与原书略有不同，但整体结构和主要内容是一致的。欢迎对本项目做出贡献或提出问题。
     
  • 实践中的深度学习（PyTorch）
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    《实践中的深度学习（PyTorch）》是一本专注于使用PyTorch框架进行深度学习应用开发的手册，内容涵盖了从基础概念到高级技巧的全面指导。 希望参考《动手学深度学习（Pytorch）》中的d2lzh_pytorch资源。
     
  • Python-实践中的深度学习实例的PyTorch实现
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    本书通过实际案例详细讲解了如何使用Python编程语言及PyTorch库来实现深度学习模型，旨在帮助读者掌握深度学习技术的实际应用。 这是将《动手学深度学习》和伯克利大学STAT 157（2019年春季）课程的教材代码改写成PyTorch的尝试。
     
  • 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。
     
  • 《基于PyTorch的Python深度学习》.zip
    优质
    本书为初学者提供了一条通往深度学习世界的捷径，借助于流行的PyTorch框架和Python编程语言，读者可以轻松构建并训练各种神经网络模型。 《Python深度学习基于PyTorch》是一本专为深度学习爱好者和从业者编写的教程，它深入探讨了如何利用Python和PyTorch这一强大的深度学习框架进行模型构建、训练和优化。以下是这本书的内容概述： 1. **PyTorch基础**：书中介绍PyTorch的基本概念，包括Tensor的操作（如创建、加减乘除、形状变换等）以及自动求导机制。这是通过`autograd`模块实现的。 2. **神经网络构建**：详细阐述如何使用PyTorch构建神经网络，涵盖定义层（例如Linear和Convolutional）、激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh等），损失函数（如MSE和Cross Entropy）等内容。此外还将讨论模型初始化与正则化技术，包括权重初始化、Dropout及Batch Normalization。 3. **数据预处理与加载**：书中介绍如何使用PyTorch的`torchvision`库对图像数据进行预处理，比如归一化、数据增强等，并讲解DataLoader的使用方法以高效地加载和处理数据集。 4. **模型训练与优化**：详细讨论了前向传播、反向传播及参数更新的过程。此外还介绍了各种优化器的选择（如SGD和Adam）及其学习率调度策略，包括学习率衰减和余弦退火等技术。 5. **深度学习模型**：涵盖多种经典深度学习架构的应用场景，例如卷积神经网络(CNN)用于图像识别、循环神经网络(RNN)及长短时记忆网络(LSTM)处理序列数据以及Transformer在自然语言处理中的应用。 6. **迁移学习与微调**：书中讲解如何使用预训练模型进行迁移学习，并对特定任务进行微调。例如，从ImageNet等大型数据库上获取的预训练模型可以用于各类具体的项目中。 7. **模型保存与加载**：介绍利用`torch.save()`和`torch.load()`函数来持久化存储或恢复深度学习模型的方法。 8. **分布式训练**：书中讨论了如何使用PyTorch中的`DistributedDataParallel`模块进行多GPU或多节点的并行计算，以加速大规模数据集上的模型训练过程。 9. **实践项目**：通过实际案例展示读者可以应用所学知识解决真实世界的问题，如图像分类或文本情感分析等任务，以便进一步巩固理论基础和提高实战能力。 《Python深度学习基于PyTorch》不仅帮助读者掌握基本的PyTorch操作技巧，还深入剖析了深度学习的核心原理与实践策略。通过阅读这本书，可以为在该领域的长远发展奠定坚实的基础。
     
  • 动手实践深度学习（PyTorch版）.pdf
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    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中的深度学习-包含代码和PPT.zip
    优质
    本资源包提供了关于使用PyTorch进行深度学习的详细教程，包括丰富的代码示例和配套PPT讲解，适合初学者快速入门与实践。 深度学习与PyTorch-代码和PPT，基于pytorch的深度学习资料。