文件名称：Deep-Learning-with-PyTorch:Packt发布的《使用PyTorch进行深度学习》
文件大小：19.13MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 05:22:57
JupyterNotebook
使用PyTorch进行深度学习 这是发行的《 进行的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 深度学习正在为世界上最智能的系统提供动力，例如Google Voice，Siri和Alexa。 强大的硬件（例如GPU），PyTorch，Keras，Tensorflow，CNTK等软件框架的进步以及大数据的可用性，使得针对文本，视觉和高级分析领域中各种问题的解决方案的实施变得更加容易。 本书将帮助您使用最前沿的深度学习库之一-PyToch入门。 PyTorch用Python编写，由于它的可访问性和效率而引起了所有数据科学专业人员的关注。 您将从安装PyTorch开始，然后快速进行PyTorch的各种统计操作。 接下来，您将学习PyTorch的神经网络，并探索CNN，RNN和LSTM。 本书提供了各种深度学习体系结构（例如ResNet，DenseNet，Incep
【文件预览】：
Deep-Learning-with-PyTorch-master
----Chapter07()
--------LanguageModeling()
--------StyleTransfer()
--------GAN()
----Chapter03()
--------Image Classification Dogs and Cats.ipynb(110KB)
--------3. Diving deep into Neural Networks.ipynb(7KB)
----Chapter08()
--------Creating basic resnet and inception blocks.ipynb(4KB)
--------ensembles()
--------DogsAndCatsUsingInception.ipynb(129KB)
--------DogsandCatsUsingResnet.ipynb(130KB)
--------DogsandCatsUsingDenseNet.ipynb(124KB)
----images()
--------B09301_03_12.jpg(242KB)
----Chapter06()
--------IMDB with and without pretrained Embeddings.ipynb(23KB)
--------IMDB with 1d Convolutions.ipynb(7KB)
--------IMDB LSTM with batching.ipynb(8KB)
----Chapter05()
--------ImageClassificationDogsandCats.ipynb(5.44MB)
--------sam.txt(1B)
--------Understanding Convolutions and building an MNIST image classifier.ipynb(48KB)
----LICENSE(1KB)
----Chapter04()
--------Playing with model complexity and regularising models..ipynb(3KB)
----.gitignore(649B)
----README.md(4KB)
----Chapter02()
--------2. Building Blocks Of Neural Networks.ipynb(15KB)
----.gitattributes(378B)