PyTorch是目前非常流行的機器學習、深度學習算法運算框架。它可以充分利用GPU進行加速，可以快速的處理復雜的深度學習模型，并且具有很好的擴展性，可以輕松擴展到分布式系統。PyTorch與Python數據科學生態系統可以很好的配合使用，很好兼容Numpy、Pandas或者其他類似的工具。

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PyTorch很容易上手，不需要讀者對算法實現的細節非常了解，提供了豐富的高階接口供使用者搭建各種復雜的模型，幫助研究人員專注于他們最關心的事情—構建和訓練最新、最前沿的深度學習模型。因此，Pytorch為人工智能技術的進步做出了巨大的貢獻。PyTorch非常容易擴展和兼容其他的python工具。PyTorch已經被數百名深度學習的研究人員和幾個一流的單位所采用，比如FAIR、OpenAI、FastAI和Purdue。

本書主要講什么

學習使用使用Pytorch的基本API

理解PyTorch中的自動求導機制

訓練深層神經網絡

監控訓練過程并可視化結果

實現模型和損失函數

將數據通過python加載到PyTorch中

與NumPy的互操作性

部署PyTorch模型進行預測

關于這本書

《Pytorch深度學習實戰指南》本書分為兩個部分。第一部分教讀者如何用Python和Pytorch實現深度學習算法。第二部分為讀者提供了一個非常好的實戰案例：建立一個能夠使用計算機斷層掃描檢測惡性肺部腫瘤的算法。當作者引導讀者通過這個真實的例子來基于Pytorch實現整個算法系統時，讀者會發現PyTorch是多么的有效和有趣。本書首先快速介紹深度學習環境，然后講解使用預先訓練好的網絡來和學習tensor概念。讀者會發現如何用tensors表示最常見的數據類型，以及如何從實際例子開始建立和訓練神經網絡，本書的重點將關注圖像和NLP相關實踐。

在講解了相關基礎知識之后，這本書第二部分將帶通過一個核心的實戰項目來教會讀者如何使用pytorch構建模型。這本書的核心是為癌癥檢測而設計的神經網絡。讀者會發現用有限的輸入訓練網絡的方法，并開始處理數據以獲得一些結果。讀者將篩選不可靠的初始結果，并專注于如何診斷和修復神經網絡中的問題。最后，將通過使用構造偽數據、改進模型架構以及執行其他微調方法來學習提高模型效果的方法。

本書目錄

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的实战例子_Pytorch官方力荐新书《Pytorch深度学习实战指南》pdf及代码分享的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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