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【导读】Pytorch官网Pytorch.org最近发布了一本开源书深度学习《Deep Learning with PyTorch》,共522页pdf,限时开放,涵盖了深度学习和Pytorch库的介绍,预训练网络,张量,学习机制,数据神经网络学习。书里面有详实的代码,是入门学习Pytorch深度学习必备器物,不得不看!

网址: https://pytorch.org/deep-learning-with-pytorch

《PyTorch 深度学习》旨在指导人们开始自己的 AI/机器学习开发之路,全书总共有15 个章节

深度学习与PyTorch教你创建神经网络和深度学习系统与PyTorch。这本实用的书将快速引导您从零开始构建一个真实世界的示例:一个肿瘤图像分类器。一路上,它涵盖了整个DL管道的最佳实践,包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控培训和可视化结果。在涵盖了基础知识之后,本书将带您进入一个更大的项目之旅。这本书的核心是一个为癌症检测而设计的神经网络。您将发现用有限的输入训练网络的方法,并开始处理数据以获得一些结果。您将筛选不可靠的初始结果,并专注于如何诊断和修复神经网络中的问题。最后,您将了解通过使用增强数据进行训练、改进模型体系结构以及执行其他微调来改善结果的方法。

使用PyTorch的深度学习提供了一个详细的、实际操作的介绍,本书介绍如何使用PyTorch构建和训练神经网络,PyTorch是一个流行的开源机器学习框架。这本书包括:

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Latte (for LATent Tensor Evaluation) is a Python library for evaluation of latent-based generative models in the fields of disentanglement learning and controllable generation. Latte is compatible with both PyTorch and TensorFlow/Keras, and provides both functional and modular APIs that can be easily extended to support other deep learning frameworks. Using NumPy-based and framework-agnostic implementation, Latte ensures reproducible, consistent, and deterministic metric calculations regardless of the deep learning framework of choice.

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