pytorch深度学入门 人工智能 曾芃壹
用pytorch入门深度学，简书阅读量10万+作者教你搭建神经网络，全面理解ai，包含图片识别、文本翻译、强化学、生成对抗网络等多个目前流行的深度学应用
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作者曾芃壹
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115519191
出版时间2019-09
版次1
装帧平装
开本16开
页数233页
字数100千字
定价59元
货号xhwx_1201955999
上书时间2021-12-07
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商品详情
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目录：
部分基础篇
章准备工作2
1.1硬件配置2
1.2在macosx系统下配置pytorch运行环境6
1.3在ubuntu系统下配置pytorch运行环境8
1.4在windows系统下配置pytorch运行环境14
第2章tensor基础17
2.1tensor17
2.2autograd30
第3章深度学基础35
3.1机器学35
3.2线回归38
3.3非线回归53
3.4逻辑回归58
3.5多元分类66
3.6反向传播70
3.7卷积神经网络72
3.8手写字体识别78
3.9fastai手写字体识别86
第二部分实战篇
第4章迁移学90
4.1经典图像模型90
4.2迁移学实战100
4.3使用fastai实现迁移学109
第5章序列转序列模型111
5.1循环神经网络模型111
5.2神经翻译机简介119
5.3利用pytorch构造神经翻译机122
第6章生成对抗网络138
6.1生成对抗网络概览138
6.2使用生成对抗网络生成二次元头像142
6.3使用torchgan生成二次元头像149
第7章深度强化学153
7.1深度强化学153
7.2基于策略的算155
7.3基于值的算157
7.4gym简介161
7.5q-learning实战163
第8章风格迁移168
8.1风格迁移168
8.2风格迁移实践174
第三部分不错篇
第9章pytorch扩展184
9.1自定义神经网络层184
9.2c++加载pytorch模型189
0章pytorch模型迁移193
10.1onnx简介193
10.2使用onnx将pytorch模型迁移至caffe2196
10.3使用onnx将pytorch模型迁移至coreml199
1章pytorch可视化201
11.1使用visdom实现pytorch可视化201
11.2使用tensorboard实现pytorch可视化213
11.3使用ron显示模型221
2章pytorch的并行计算223
12.1多进程223
12.2多gpu并行计算231
内容简介：
本书用浅显易懂的语言，图文并貌地讲解了深度学的基础知识，从如何挑选硬件到神经网络的初步搭建，再到实现图片识别、文本翻译、强化学、生成对抗网络等多个目前很流行的深度学应用。书中基于目前流行的pytorch框架，运用python语言实现了各种深度学的应用程序，让理论和实践紧密结合。
作者简介：
曾芃壹，现为中山大学数据科学与计算机学院在读硕士，主要研究兴趣有深度学、语音识别、系统、自动犯罪侦查等。熟悉c、c、java、python等多种程序设计语言、flask建站技术以及pytorch、tensorflow深度学框架，在简书上写了多篇pytorch的文章，深受读者欢迎。
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