PyTorch深度学习指南:计算机视觉 卷II pdf电子书[51MB]

编程开发 1621972244 2026-05-13 114 0 // 自建的夸克api
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“PyTorch深度 学习 指南 ”丛书循序渐进地详细讲解了与 深度学习 相关的重要概念、 算法 和模型,并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷: 编程 基础、 计算机 视觉 、序列与 自然 语言 处理。

本书为该套丛书的第二卷:计算机视觉。本书主要介绍了深度模型、激活函数和特征 空间 ;Torchvision、 数据 集、模型和转换;卷积 神经网络 、丢弃和学习率调度器;迁移学习和微调流行的模型(ResNet、Inception等)等内容。

本书适用于对深度学习感兴趣,并 希望 使用PyTorch实现深度学习的Python程序员 阅读 学习。

作者简介:
丹尼尔·沃格特·戈多伊是一名数据 科学 家、 开发 人员、 作家 和教师。自 2016 年以来,他一直在 柏林 历史 最悠久的训练营Data Science Retreat讲授 机器学习分布式 计算 技术 ,帮助数百名学生推进职业发展。 丹尼尔还是两个Python 软件 包——HandySpark和D eepReplay的主要贡献者。 他拥有在多个行业20多年的 工作 经验,这些行业包括 银行政府金融 科技零售 和移动出行等。

目录:
第4章 图像分类
第5章 卷积
第6章 石头、剪刀、布
第7章 迁移学习

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