网页qq官网登录入口,永州网站建设优化,自己在线制作图片免费下载,佛山合展商务网站建设这不#xff0c;又一个程序员为爱变身灵魂画手#xff0c;看得我都想学画画了。阿华是幸运的#xff0c;因为他找到了对的方法#xff0c;事半功倍#xff0c;最终有情人终成眷属。这也得益于 PyTorch 的易学易用#xff0c;大多数人第一次使用 PyTorch 几乎可以做到无痛… 这不又一个程序员为爱变身灵魂画手看得我都想学画画了。阿华是幸运的因为他找到了对的方法事半功倍最终有情人终成眷属。这也得益于 PyTorch 的易学易用大多数人第一次使用 PyTorch 几乎可以做到无痛上手。就连深度学习三巨头之一图灵奖得主 Yann LeCun 都在 Twitter 上为 PyTorch 背书。从 2017 年 1 月 Facebook 公司开源 PyTorch 以来短短两年时间PyTorch 便与老牌框架 TensorFlow 势均力敌成为开源社区仅次于它的深度学习框架。随着越来越多的公司用 PyTorch 进行算法开发想深入了解它的人变得多起来。其实 PyTorch 拥有丰富且全面的开发文档多数人可以通过文档实现完美自学但是如果希望能够系统学习免得修炼路上走火入魔的那阿华获得的这本秘笈也同样适合你。究竟是怎样的秘笈呢咱们可以小小打探一下。这秘笈可以说架构非常清晰分为基础篇、实战篇和高级篇。针对入门 PyTorch 的读者来说这样的设定是一个最佳的学习路线真正实现从入门到进阶而不是从入门到失踪。得意.JPG基础篇工欲善其亊必先利其器。为了满足深度学习任务中“高计算量”这一特殊需求在基础篇里作者便从硬件的选择讲起教你如何配置一台合适的计算机以及如何在 Mac OS X、Ubuntu 和 Windows 系统下配置 PyTorch 的运行环境。配置完毕后万事俱备PyTorch 的学习就要正式开始啦我们曾接触过一些其他的深度学习框架它们大多会涉及一个基本概念就是 Tensor。何为 Tensor 呢中文叫作张量它是 PyTorch 中最基本的数据类型。Tensor 之于 PyTorch就好比 Array 之于 NumPy。零维张量就是数字或者标量一维张量就是向量二维或者更高维就是矩阵。不管是自然语言处理还是图片处理都需要把输入信息转化为高维数字矩阵的形式张量可以说起到了很大的作用。张量设计图除了张量外作者还介绍了自动微分Autograd它是 PyTorch 进行神经网络优化的核心。让 PyTorch 自动为我们计算微分这样你在构建自己的函数用于 backward 时就无需再手动求导了。基础篇还介绍了一些深度学习的基础知识这里有你熟悉的线性回归、非线性回归以及逻辑回归。多元分类、反向传播、卷积神经网络等也有涉及。还有两个实现手写体自动识别器的操作给你练手。实战篇实战篇介绍了一些实际的操作方法。假如我们想做一个小猫识别系统但是只拥有少量的“小猫标注图片数据”和大量的“小狗标注图片数据”。要怎么办你可以先利用大量的小狗图片对卷积神经网络进行训练。由于猫和狗非常相似所以只要拿少量的小猫图片对该卷积神经网络的全连接层进行微调就可以得到一个非常好用的小猫识别系统。是不是很腻害。早在 2014 年Goodfellow 就提出了生成对抗网络。2016 年起关于生成对抗网络的论文数量呈指数型增长。有热心人士就在 GitHub 上列出了所有生成对抗网络模型的变体取名为“生成对抗网络的动物园”The GAN Zoo。目前该“动物园”一共列出了 503 种不同的生成对抗网络模型及其变体。(生成对抗网络论文发表数量统计)我们可以用生成对抗网络做一些有趣的、接近真实的东西比如让机器自己产生一幅画、一段文字或者让机器根据我们的输入条件生成一些东西可以输入一张图片后输出一段文字描述或者是输入一段男性的录音后输出一段女性的录音等。比如生成一张二次元的头像送给男/女朋友。不过具体步骤就等你自己去探秘啦。以下这些是我帮你收集好的小姐姐们喜欢的话拿去用不喜欢二次元没关系卷积神经网络还可以将一张图片的风格迁移到另外一张图片上这样我就可以拥有梵高的《星月夜》了~Boom☟突然感觉有点赞呢除此之外实战篇还介绍了深度强化模型以及序列转序列模型。通过序列转序列模型作者利用 PyTorch 构造了一个神经翻译机即将神经网络运用在文本翻译中。因为一般的神经翻译机用的都是序列转序列seq2seq模型神经翻译机会比以前非神经网络的传统算法的准确率高很多。相信会了这个之后机器翻译再也不是用来搞笑的了。截图来自谷歌翻译高级篇掌握前两篇的内容之后作者开始介绍一些 PyTorch 的高级用法。当然这部分有人需要有人还需持续修炼之后才会需要。不管怎么样能学到这里的人都应该给自己点奖励。这部分作者分别从四个方面说起分别是PyTorch 扩展、PyTorch 模型迁移、Pytorch 可视化以及 Pytorch 的并行计算。在 PyTorch 扩展中作者除了介绍两种神经网络的自定义方法外还介绍了如何将 PyTorch 模型部署到 C 环境下以满足在生产环境下程序需要高性能、低延迟的要求。在 PyTorch 模型迁移这部分中作者讲解了如何使用 ONNX 将 PyTorch 模型迁移至 Caffe2以及迁移至 Core ML。ONNX 即开放式神经网络交换是早前微软和 Facebook 为了解决各种深度学习框架之间的模型迁移问题共同发布的一个解决方案。如今PyTorch、Caffe2、Microsoft Cognitive Toolkit 及 MXNet 等框架已经可以支持 ONNX而 TensorFlow、Core ML 等其他框架虽然还没有官方支持 ONNX但 ONNX 为它们提供了相应的转换器。ONNX 生态圈在 PyTorch 可视化这部分教你通过使用 Tensorboard 和 Visdom 实现对 PyTorch 的可视化。同时还介绍了一个通用的神经网络可视化工具 Netron。visdom 的数据可视化结果为了提高训练模型的效率在实际生产和运用中大部分人都会采用多个 GPU 并行的方式对模型进行训练。PyTorch 则为我们提供了方便的函数可以自如地创建多个进程或者同时使用多个 GPU 训练模型。最后这部分主要介绍的就是如何将 PyTorch 在多进程、多 CPU 下进行运算。多 GPU 训练示意图以上呢就是阿华这本秘笈的主要内容。通篇看下来作者真的非常了解正在入门 PyTorch 的小伙伴们的痛苦和需求所以他选择了更适合初学者的思路与讲解方式基本上是手把手在教了。而且书中也不乏一些高级技能为已经入门的小伙伴做好进阶的准备。全书 233 页读起来没啥压力。如果你愿意一步步跟着操作那么你会对 PyTorch 有一个全新的认识。☟从零到一真正实现 PyTorch 深度学习入门扫一扫抱回家《PyTorch深度学习入门》作者曾芃壹本书用浅显易懂的语言图文并貌地讲解了深度学习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、强化学习、生成对抗网络等多个目前最流行的深度学习应用。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习的应用程序让理论和实践紧密结合。 如此具有吸引力的图书究竟出自何人之手容我介绍下这位高颜值学霸曾芃壹老师。他在简书上有多篇 PyTorch 文章阅读量 10万深受读者喜爱。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习、语音识别、推荐系统、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 深度学习框架。作者简书地址http://www.jianshu.com/u/5e2b32ff79专业书评目前 PyTorch 发展迅猛已经成为众多研究人员和开发者的深度学习首选框架。本书涵盖了深度学习的基础理论、多个不同应用场景的实战及生产环境下的一些技巧理论与实战相结合深入浅出是深度学习初学者的不错选择。—— 张海超NLP 算法工程师学习的意义在于学以致用这是一本贴近实战、简单易懂的深度学习入门书如果你想快速入门深度学习应该从本书开始。—— 赵丹腾讯高级工程师机器学习作为时下比较热门的技术之一已经被广泛运用于各个领域。这本书不仅系统讲解了机器学习框架 PyTorch 的用法还介绍了一些常用机器学习算法的原理文字简练清晰代码浅显易懂几乎可以做到“开箱即用”。无论你只是想简单了解机器学习还是想深入学习 PyTorch这本书都非常值得阅读。—— 邹方达Web 前端工程师怎么样心动不为了未来的男/女朋友这项技能我可学定喽作为码书商店的运营人员诚邀你们进入我们的“CSDN码书福利群”进入群后你想要的书籍都有推荐你想要的优惠也都可以实现当然不能让我卖掉我自己你也可以在学习累的时候和大家吹吹牛放松放松
