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深入浅出PyTorch:从模型到源码

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《深入浅出PyTorch:从模型到源码》(张校捷) 本书从机器学习和深度学习的基础概念入手,由浅到深地详细介绍了PyTorch深度学习框架的知识,主要包含深度学习的基础知识,如神经网络的优化算法、神经网络的模块等;同时也包含了深度学习的进阶知识,如使用PyTorch构建复杂的深度学习模型,以及前沿的深度学习模型的介绍等。另外,为了加深读者对PyTorch深度学习框架的理解和掌握,本书还介绍了PyTorch的源代码结构,包括该框架的Python语言前端和C++语言后端的源代码结构。

作品简介

本书从机器学习和深度学习的基础概念入手,由浅到深地详细介绍了PyTorch深度学习框架的知识,主要包含深度学习的基础知识,如神经网络的优化算法、神经网络的模块等;同时也包含了深度学习的进阶知识,如使用PyTorch构建复杂的深度学习模型,以及前沿的深度学习模型的介绍等。另外,为了加深读者对PyTorch深度学习框架的理解和掌握,本书还介绍了PyTorch的源代码结构,包括该框架的Python语言前端和C++语言后端的源代码结构。

内容简介

本书从机器学习和深度学习的基础概念入手,由浅到深地详细介绍了PyTorch深度学习框架的知识,主要包含深度学习的基础知识,如神经网络的优化算法、神经网络的模块等;同时也包含了深度学习的进阶知识,如使用PyTorch构建复杂的深度学习模型,以及前沿的深度学习模型的介绍等。另外,为了加深读者对PyTorch深度学习框架的理解和掌握,本书还介绍了PyTorch的源代码结构,包括该框架的Python语言前端和C++语言后端的源代码结构。

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