20天吃透Pytorch
  • 20天吃透Pytorch

一、Pytorch的建模流程

  • 导读
  • 1-1 结构化数据建模流程范例
  • 1-2 图片数据建模流程范例
  • 1-3 文本数据建模流程范例
  • 1-4 时间序列数据建模流程范例

二、Pytorch的核心概念

  • 导读
  • 2-1 张量数据结构
  • 2-2 自动微分机制
  • 2-3 动态计算图

三、Pytorch的层次结构

  • 导读
  • 3-1 低阶API示范
  • 3-2 中阶API示范
  • 3-3 高阶API示范

四、Pytorch的低阶API

  • 导读
  • 4-1 张量的结构操作
  • 4-2 张量的数学运算
  • 4-3 nn.functional和nn.Module

五、Pytorch的中阶API

  • 导读
  • 5-1 Dataset和DataLoader
  • 5-2 模型层
  • 5-3 损失函数
  • 5-4 TensorBoard可视化

六、Pytorch的高阶API

  • 导读
  • 6-1 构建模型的3种方法
  • 6-2 训练模型的3种方法
  • 6-3 使用GPU训练模型
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目录

  • 20天吃透Pytorch

  • 一、Pytorch的建模流程

    • 1-1,结构化数据建模流程范例
    • 1-2,图片数据建模流程范例
    • 1-3,文本数据建模流程范例
    • 1-4,时间序列数据建模流程范例
  • 二、Pytorch的核心概念
    • 2-1,张量数据结构
    • 2-2,自动微分机制
    • 2-3,动态计算图
  • 三、Pytorch的层次结构
    • 3-1,低阶API示范
    • 3-2,中阶API示范
    • 3-3,高阶API示范
  • 四、Pytorch的低阶API
    • 4-1,张量的结构操作
    • 4-2,张量的数学运算
    • 4-3,nn.functional和nn.Module
  • 五、Pytorch的中阶API
    • 5-1,Dataset和DataLoader
    • 5-2,模型层
    • 5-3,损失函数
    • 5-4,TensorBoard可视化
  • 六、Pytorch的高阶API
    • 6-1,构建模型的3种方法
    • 6-2,训练模型的3种方法
    • 6-3,使用GPU训练模型

作者

lyhue1991:https://github.com/lyhue1991/eat_pytorch_in_20_days

整理

http://eat.woshinlper.com/

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