PyTorch深度学习(60分钟快速入门)

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自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升，一度有赶超 TensorFlow 的趋势。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。因此，走上学习 PyTorch 的道路已刻不容缓。 《PyTorch模型训练实用教程》 内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函数，并且对 PyTorch 提供的数据增强方法（22 个）、权值初始化方法（10 个）、损

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PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能： 1.具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy） 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。 官方教程包含了 PyTorch

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《PyTorch自然语言处理》 旨在为新人提供自然语言处理（NLP）和深度学习，以涵盖这两个领域的重要主题。这两个主题领域都呈指数级增长。对于一本介绍深度学习和强调实施的NLP的书，本书占据了重要的中间地带。在写这本书时，我们不得不对哪些材料遗漏做出艰难的，有时甚至是不舒服的选择。对于初学者，我们希望本书能够为基础知识提供强有力的基础，并可以瞥见可能的内容。特别是机器学习和深度学习是一种经验学科，而不是智力科学。我们

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这是一个pytorch官方教程中文版，官方教程包含了 PyTorch 介绍，安装教程；快速入门教程，可以迅速完成小白阶段，方便基于自己的数据进行调整，自然语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。

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编辑推荐 深度学习为世界上的智能系统（比如Google Voice、Siri和Alexa）提供了动力。随着硬件（如GPU）和软件框架（如PyTorch、Keras、TensorFlow和CNTK）的进步以及大数据的可用性，人们在文本、视觉和分析等领域更容易实施相应问题的解决方案。本书对当今前沿的深度学习库PyTorch进行了讲解。凭借其易学习性、高效性以及与Python开发的天然亲近性，PyTorch获得了深度学习研究人员以及数据科学家们的关注。本书从PyTorch的安装讲起，然后介绍了为现代深度学习

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这是一个深度学习PyTorch极简入门PDF教程，共有18个章节，涵盖深度学习Python必备知识点、框架、神经网络、项目实战、卷积神经网络等内容，是一个不错的深度学习PyTorch教程。 内容 深度学习概述 深度学习Python必备知识点 Anaconda与Jupyter Notebook 深度学习框架PyTorch 神经网络基础知识 浅层神经网络(NN) 项目实战一自己动手写一个神经网络模型 深层神经网络(DNN) 项目实战一i 上你的神经网络模型越来越深 优化神经网络一如何防止过拟合 优化神经网络一梯度优