PyTorch深度学习 开发人工神经网络实用指南 涵盖机器学习计算机视觉编程知识 PyTorch框

PyTorch深度学习，作为一本详细讲解当今前沿深度学习库PyTorch的实用指南，是深度学习研究人员以及数据科学家们的得力工具。本书以深入浅出的方式，试图呈现一种易于掌握的PyTorch学习方法，通过讲解PyTorch的基本安装和使用方法，以及CNN、RNN、LSTM等网络模型及其应用，逐渐为读者提供一种系统的认知框架。 优秀章对人工智能、机器学习、深度学习等相关概念进行详细阐述，帮助读者快速深入了解深度学习的应用和浮夸宣传。接着，第二章介绍了PyTorch的基本知识和安装方法，第三章讲解了PyTorch多个基础模块，如张量、自动梯度、优化器等，为读者提供了一个全面的PyTorch认知架构。 第四、五、六章分别介绍了CNN、RNN、LSTM等网络模型及其应用，通过实例讲解帮助读者在实践中更好地理解相关概念和应用。同时，本书严谨地呈现了多个先进的深度学习架构的概念，并简要介绍了背后的数学细节。第八章则介绍了新的处理变长输入和输出的方法——Seq2Seq模型。 此外，本书还特别讲解了与GPU计算相关的知识和使用方法，使读者可以更高效地利用计算资源，完成深度学习任务。总之，作为一本实用且深入浅出的指南，本书提供了关于使用PyTorch进行深度学习的全面指导，让读者可以理解和使用现代深度学习技术提升软件开发、机器学习和计算机视觉的效率和准确性。