PyTorch深度学习实战指南,从核心理论到实战!一篇搞定!
csdh11 2024-12-31 10:27 4 浏览
掌握PyTorch深度学习实战对学习大模型来说至关重要,它不仅能够帮助理解复杂模型的内部结构和训练机制,还能够通过实际操作提升模型优化和调参技巧,同时为处理大规模数据、实现模型分布式训练和最终部署提供实用的技术支持,从而在理论与实践之间架起一座桥梁,加速从模型学习到实际应用的转化过程。
一、PyTorch深度学习实战
PyTorch核心开发者教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。
《Deep Learning with PyTorch》这本书详细讲解整个深度学习管道的关键实践,包括 PyTorch张量API、用 Python 加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目,快速提升读者动手能力。
PDF已整理好,放在公Z号:【AI大模型知识官】
二、书籍目录
第1部分 PyTorch核心
- 第1章 深度学习和PyTorch库简介
- 第2章 预训练网络
- 第3章 从张量开始
- 第4章 使用张量表征真实数据
- 第5章 学习的机制
- 第6章 使用神经网络拟合数据
- 第7章 区分鸟和飞机:从图像学习
- 第8章 使用卷积进行泛化
第2部分 从现实世界的图像中学习:肺癌的早期检测
- 第9章 使用PyTorch来检测癌症
- 第10章 将数据源组合成统一的数据集
- 第11章 训练分类模型以检测可疑肿瘤*
- 第12章 通过指标和数据增强来提升训练
- 第13章 利用分割法寻找可疑结节
- 第14章 端到端的结节分析及下一步的方向
第3部分 部署
第15章 部署到生产环境
- 15.1 PyTorch模型的服务
- 15.2 导出模型
- 15.3 与PyTorch JIT编译器交互
- 15.4 LibTorch:C++中的PyTorch
- 15.5 部署到移动设备
- 15.6 新兴技术:PyTorch模型的企业服务
- 15.7 总结
- 15.8 练习题
- 15.9 本章小结
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