1 PyTorch Recipes - A Problem-Solution Approach to Build, Train and Deploy Neural Network Models, Second Edition 英文PDF下载

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1.1 书籍简介

了解如何使用 PyTorch 使用第二版更新的代码片段构建神经网络模型。本书包含的新章节涵盖了分布式 PyTorch 建模、在生产中部署 PyTorch 模型以及使用更新的代码围绕 PyTorch 进行开发等主题。您将首先学习如何使用张量开发和微调神经网络模型以及实现 LSTM 和 RNN 等深度学习模型。接下来，您将使用 PyTorch 探索概率分布概念，以及使用 PyTorch 的监督和无监督算法。接下来深入探讨使用 PyTorch 使用卷积神经网络、深度神经网络和循环神经网络构建模型。这个新版本还涵盖了 Scorch（相当于 Scikit 机器学习库的兼容模块）、模型量化以减少参数大小以及准备在生产系统中部署的模型等主题。还详细介绍了用于平衡 PyTorch 工作负载的分布式并行处理、使用 PyTorch 进行图像处理、音频分析和模型解释。
读完本书后，您将能够自信地使用 PyTorch 构建神经网络模型。

你将学到什么：

  • 利用新的代码片段和模型通过 PyTorch 训练机器学习模型
  • 通过更少、更智能的实施来训练深度学习模型
  • 探索 PyTorch 框架的模型可解释性并提高模型解释的透明度
  • 构建、训练和部署旨在通过 PyTorch 进行扩展的神经网络模型
  • 了解使用 PyTorch 评估和微调模型的最佳实践
  • 使用先进的 torch 功能训练深度神经网络
  • 使用 PyTorch 探索各种神经网络模型
  • 发现与 sci-kit learn 兼容模型兼容的功能
  • 执行分布式 PyTorch 训练和执行

1.2 资源下载

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