



“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。
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盘天下资源网 | 免费网盘资源分享(www.pantx.cn),《PyTorch深度学习指南》是由丹尼尔编著,“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。
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