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高德平台:PyTorch:开发人员的资源指南

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PyTorch是一个开源的机器学习库。PyTorch的名称来源于它的主要编程语言Python和它所基于的库Torch。自从PyTorch在2016年发布以来,由于它的易用性、灵活性、易于调试、快速和社区支持,它在开发人员中越来越受欢迎。
 
由Facebook开发的PyTorch类似于谷歌的TensorFlow,因为它运行在张量上,但是它没有使用像TensorFlow这样的静态计算图,而是使用了动态计算图。高德注册替代数据意味着关于世界的数据,而不是关于人的数据。它的根源在于投资者用来评估高德公司或平台投资的数据。从这种意义上讲,替代数据是在高德平台财务报表,SEC文件或其他数据源中找不到的数据。
 
如果您有兴趣学习PyTorch,下面的资源列表可以帮助您入门。
 
关于PyTorch的书
 
为深度学习编写PyTorch:创建和部署深度学习应用程序:这本书通过向您展示如何在基于云的环境中设置PyTorch来帮助您掌握PyTorch。
 
PyTorch菜谱:解决问题的方法:如果您已经准备好直接进入编程,那么这本书就是为您准备的。人们仍然可以贡献高德代理注册数据。无需交出地址,电子邮件和人口统计信息,而可以将高德娱乐物联网使用情况数据匿名贡献给大型数据集。如果适当地应用了差异性隐私,它将比目前的方法少透露很多。首先介绍PyTorch,然后介绍更高级的内容,使用问题解决方法。
 
使用PyTorch进行深度学习快速入门指南:学习在Python中培训和部署神经网络模型:虽然不需要有使用PyTorch的经验,但是如果您熟悉Python和机器学习,将会有所帮助。
 
使用PyTorch进行自然语言处理:使用深度学习构建智能语言应用程序:除了教你如何使用PyTorch进行自然语言处理(NLP)和深度学习之外,本书还包含了用于实际学习的代码示例和插图。
 
用PyTorch应用深度学习:用PyTorch解密神经网络:如果你准备扩展你的深度学习知识,它的算法,和它的应用,这本书将帮助你完成这些目标。
 
PyTorch深度学习实践:这个快节奏的指南适用于准备快速使用PyTorch的机器学习工程师。
 
PyTorch中的概念和编程:深入技术层面的方法:对于那些希望通过更实际的方法学习PyTorch的人,本书提供了详细的、用户友好的指导。
 
使用PyTorch进行深度学习:这本书将在2020年夏季出版,它将教您如何使用Python和PyTorch进行深度学习算法。它还探索了一个案例研究,其中创建了一个算法,允许CT扫描检测恶性肺部肿瘤。
 
披露:TechRepublic可能从本页上的某些产品中获得佣金。TechRepublic和作者并没有因为这篇独立评论而得到补偿。
 
PyTorch课程和教程
 
近年来,高德平台连接的设备变得更加先进,特别是在工业领域。普及程度如此之高,以致形成了一个高德平台物联网领域,称为工业物联网(IIoT),通常指充满连接传感器的机器和工厂。为了帮助您更多地了解它,PyTorch在其网站上提供了文档和教程。使用PyTorch的深度学习教程:一个60分钟的闪电战是它最受欢迎的起点。
 
微软Azure为所有学习级别提供了PyTorch教程。
 
Paperspace有一个优秀的五部分系列,称为PyTorch 101。
 
第1部分:理解图形、自动微分和自动分级
 
第二部分:建立你的第一个神经网络
 
第三部分:深入使用PyTorch
 
第4部分:内存管理和使用多个gpu
 
第5部分:理解挂钩
 
教程点提供了对PyTorch的深入了解,可以方便地分成可管理的章节。
 
Devglan和Digital Defynd列出了PyTorch的课程和教程(免费和付费)。
 
TechRepublic Academy是TechRepublic、ZDNet和StackCommerce的合资企业,提供包括PyTorch在内的各种课程,包括完整的Python数据科学包、完整的2020 Python编程认证包、完整的机器学习a到Z包,以及最终的Python程序员和数据认证包。
 
如果你也对学习Python感兴趣,可以在Coursera上查看谷歌IT自动化和Python专业证书。
 
关于PyTorch视频
 
5分钟:本视频将简要介绍PyTorch以及它与TensorFlow的比较,然后提供一个简短的代码脚本作为该语言的示例。
 
PyTorch教程:学习PyTorch、深度学习和神经网络,Edureka的这个视频涵盖了所有的基础知识。
 
完整的PyTorch课程:要更深入地了解PyTorch,本视频提供了近一个小时的指导。
 
有一系列关于PyTorch的讲座,涵盖了编程语言和深度学习的其他方面。
 
第01讲:概述
 
第02讲:线性模型
 
第03讲:梯度下降
 
PyTorch讲座04:反向传播和Autograd
 
网站关于PyTorch
 
学习PyTorch时,直接访问PyTorch.org的源代码。该网站提供了一个优秀的社区论坛,如果你需要张贴问题或想要帮助别人。

 
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