PyTorch是一个深度学习框架，它提供了各种工具和功能来构建、训练和部署深度学习模型。相比其他深度学习框架，例如TensorFlow，PyTorch更加易于使用和灵活。

在PyTorch中，我们可以使用张量（tensor）对象来存储和操作数据。这些张量对象非常类似于NumPy数组，但是PyTorch的张量支持GPU加速和自动求导功能，这使得我们可以更快地进行运算和优化模型。

除此之外，PyTorch还提供了一些内置的神经网络层和损失函数，以及预训练模型的接口。这些工具和功能使得我们可以轻松地构建和训练深度学习模型，而不需要从头开始编写所有的代码。

第1章 课程导学

第2章 课程内容整体规划

第3章 PyTorch项目热身实践

第4章 PyTorch基础知识必备-张量

第5章 PyTorch如何处理真实数据

第6章 神经网络理念解决温度计转换

第7章 使用神经网络区分小鸟和飞机图像

第8章 项目实战一：理解业务与数据

第9章 项目实战二：模型训练与优化

第10章 项目实战三：实现端到端的模型预测

第11章 课程总结与面试问题

                                            下载地址在网站右上角

免责声明：本站所有资源版权均属于原作者所有，这里所提供资源均只能用于参考学习用，不得用于商业用途，请遵循相关法律法规。请勿传播使用转载，若由于商用引起版权纠纷，一切责任均由使用者承担。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，联系我们进行处理邮箱∶[email protected]


XD永久会员

声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。