Pytorch是目前常用的深度学习框架之一,它凭借着对初学者的友好性、灵活性,发展迅猛,它深受学生党的喜爱,我本人也是使用的Pytorch框架。
比起 TF 的框架环境配置不兼容,和 Keras 由于高度封装造成的不灵活,PyTorch 无论是在学术圈还是工业界,都相当占优势。不夸张地说,掌握了 PyTorch ,就相当于走上了深度学习、机器学习的快车道
作为一名AI知识区的up主,收到小伙伴们最多的的问题之一就是「有没有关于Pytorch函数使用的学习资料?」
我最近发现一份目前最全的Pytorch常用函数手册,内含超200个常用函数,是居家旅行、深度学习、发表论文必备工具。
本手册中分为14章,从最基础的创建张量开始,逐步加深,涵盖小伙伴们将会所有常用的函数。为了方便小伙伴们的查阅,我们特意推出了带有书签版的PDF供大家下载。
如何获取
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主要内容
手册中部分内容展示:
PDF中含有更多精彩内容……

除此之外,如果有粉丝想学习视频版本的学习资料,我也为大家准备了一份,强烈推荐大家学习。
课程通过讲解和实战操作,带你从零开始训练网络,做到独立搭建和设计卷积神经网络(包括主流分类和检测网络),并进行神经网络的训练和推理(涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多个主流框架),通过实战让你掌握各种深度学习开源框架。
这份资料不一一展开,截取框架学习部分目录大家感受下。

深度学习与神经网络

  • 深度学习简介
  • 基本的深度学习架构
  • 神经元
  • 激活函数详解(sigmoid、tanh、relu等)
  • 感性认识隐藏层
  • 如何定义网络层
  • 损失函数

推理和训练

  • 神经网络的推理和训练
  • bp算法详解
  • 归一化
  • Batch Normalization详解
  • 解决过拟合
  • dropout
  • softmax
  • 手推神经网络的训练过程

从零开始训练神经网络

  • 使用python从零开始实现神经网络训练
  • 构建神经网络的经验总结

深度学习开源框架

  • pytorch
  • tensorflow
  • caffe
  • mxnet
  • keras
  • 优化器详解(GD,SGD,RMSprop等
所有以上相关的的内容全部都已经打包好了,汇总成了一份百度云的链接,小贴心之处是怕有的兄弟没有买百度云会员的朋友,能用2MB+/S的速度下载,还特地给大家准备了下载工具。
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