PyTorch深度学习实战

01丨pytorch：网红中的顶流明星.pdf [11.74M]

02丨numpy（上）：核心数据结构详解.pdf [10.08M]

03丨numpy（下）：深度学习中的常用操作.pdf [8.65M]

04丨tensor：pytorch中最基础的计算单元.pdf [8.94M]

05丨tensor变形记：快速掌握tensor切分、变形等方法.pdf [10.11M]

06丨torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步.pdf [10.58M]

07丨torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样性.pdf [9.41M]

08丨torchvision（下）：其他有趣的功能.pdf [10.98M]

09丨卷积（上）：计算机的眼睛.pdf [9.71M]

10丨卷积（下）：计算机的眼睛.pdf [11.22M]

11丨损失函数：如何帮助模型学会“自省”？.pdf [11.59M]

12丨计算梯度：网络的前向与反向传播.pdf [9.71M]

13丨优化方法：更新模型参数的方法.pdf [11.82M]

14丨构建网络：一站式实现模型搭建与训练.pdf [14.32M]

15丨可视化工具：如何实现训练的可视化监控？.pdf [10.09M]

16丨分布式训练：如何加速你的模型训练？.pdf [9.76M]

17丨图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型.pdf [12.91M]

18丨图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型_.pdf [14.67M]

19丨图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型.pdf [15.28M]

20丨图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型？.pdf [18.54M]

21丨nlp基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法.pdf [10.30M]

22丨nlp基础（下）：详解语言模型与注意力机制.pdf [10.36M]

23丨情感分析：如何使用lstm进行情感分析？.pdf [12.67M]

24丨文本分类：如何使用bert构建文本分类模型？.pdf [10.50M]

25丨摘要：如何快速实现自动文摘生成？.pdf [8.60M]

加餐丨机器学习其实就那么几件事.pdf [9.05M]

结束语丨人生充满选择，选择与努力同样重要.pdf [10.30M]

开篇词丨如何高效入门pytorch？.pdf [9.20M]