获得 fb首席科学家力挺的 pytorch教程 发布啦，

看截图

![file](https://img2018.cnblogs.com/blog/1876748/201911/1876748-20191122200709476-1996577118.jpg)

整个 pdf一共141页，相对 其它教程来说 已经 相当精简了，

先看一下目录结构

![file](https://img2018.cnblogs.com/blog/1876748/201911/1876748-20191122200709840-997134213.jpg)
因为这本书 主要是 利用pytorch，所以 作者单独将pytorch单独写了一张，据我前一段时间看的 数据统计 说 现在 学术界 超过 60%都在使用pytorch，tensorflow在工业界分量超过pytorch.

好了，tf不过多说了，主要说一下 这本书，

这本书 的好处是 有插图 来说明，不用 死啃英文，很好理解的

，看个栗子

![file](https://img2018.cnblogs.com/blog/1876748/201911/1876748-20191122200710453-1699644435.jpg)

从上面这个图来看，就算不看 文字说明，也可以知道，这个图是说明正向传播和反向传播以及 每一步怎么计算的。

对于coder来说，最主要的是看代码呀

![file](https://img2018.cnblogs.com/blog/1876748/201911/1876748-20191122200711038-333370558.jpg)

看，这本书呢，对代码也有注释，可以说写的相当不错了，跟 keras之父写的那本深度学习有点像了。

总之，这本书非常值得大家 读一下，

地址：https://pan.baidu.com/s/1AQ6Ybnb4RNDTPx6fufE6eg
微信公众号：AI-Research-Studio

FB力挺的Pytorch深度学习 书本来了的更多相关文章

  1. 对比学习:《深度学习之Pytorch》《PyTorch深度学习实战》+代码

    PyTorch是一个基于Python的深度学习平台,该平台简单易用上手快,从计算机视觉.自然语言处理再到强化学习,PyTorch的功能强大,支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen N ...

  2. PyTorch深度学习实践——反向传播

    反向传播 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili 目录 反向传播 笔记 作业 笔记 在之前课程中介绍的线性 ...

  3. PyTorch深度学习实践——多分类问题

    多分类问题 目录 多分类问题 Softmax 在Minist数据集上实现多分类问题 作业 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩 ...

  4. PyTorch深度学习实践——处理多维特征的输入

    处理多维特征的输入 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili 这一讲介绍输入为多维数据时的分类. 一个数据集 ...

  5. 【PyTorch深度学习60分钟快速入门 】Part1：PyTorch是什么？

      0x00 PyTorch是什么? PyTorch是一个基于Python的科学计算工具包,它主要面向两种场景: 用于替代NumPy,可以使用GPU的计算力 一种深度学习研究平台,可以提供最大的灵活性 ...

  6. 【PyTorch深度学习】学习笔记之PyTorch与深度学习

    第1章 PyTorch与深度学习 深度学习的应用 接近人类水平的图像分类 接近人类水平的语音识别 机器翻译 自动驾驶汽车 Siri.Google语音和Alexa在最近几年更加准确 日本农民的黄瓜智能分 ...

  7. PyTorch 60 分钟入门教程：PyTorch 深度学习官方入门中文教程

    什么是 PyTorch? PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包,主要定位两类人群: NumPy 的替代品,可以利用 GPU 的性能进行计算. 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度 ...

  8. PyTorch深度学习：60分钟入门(Translation)

    这是https://zhuanlan.zhihu.com/p/25572330的学习笔记. Tensors Tensors和numpy中的ndarrays较为相似, 因此Tensor也能够使用GPU来 ...

  9. 【PyTorch深度学习60分钟快速入门 】Part5：数据并行化

      在本节中,我们将学习如何利用DataParallel使用多个GPU. 在PyTorch中使用多个GPU非常容易,你可以使用下面代码将模型放在GPU上: model.gpu() 然后,你可以将所有张 ...

随机推荐

  1. 数据结构2_java---栈,括号匹配

    package Main; import java.util.Scanner; import javax.swing.text.html.HTMLDocument.HTMLReader.Isindex ...

  2. Bootstrap应用核心

    Bootstrap是当前世界最受欢迎的响应式.移动设备优先的门户和应用前端框架.它不是单一的CSS或JavaScript框架,而是完整的HTML.CSS.JavaScript框架,你可以仅通过Boot ...

  3. 你必须知道的容器监控 (2) cAdvisor

    本篇已加入<.NET Core on K8S学习实践系列文章索引>,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章.上一篇我们了解了docker自带的监控子命令以及开源监控工具Weave Scop ...

  4. Activity 的 36 大难点，你会几个？「建议收藏」

    前言 学 Android 有一段时间了,一直都只顾着学新的东西,最近发现很多平常用的少的东西竟让都忘了,趁着这两天,打算把有关 Activity 的内容以问题的形式梳理出来,也供大家查缺补漏. 本文中 ...

  5. MAC idea&eclipse快捷键--笔记

    idea: 1. command+d 删除行 2. command+o 重写父类方法 3. option+command+v  自动补全变量 4. 将普通java项目变成maven项目 在项目名称上点 ...

  6. GC 知识点补充——CMS

    之前已经讲过了不少有关 GC 的内容,今天准备将之前没有细讲的部分进行补充,首先要提到的就是垃圾收集器. 基础的回收方式有三种:清除.压缩.复制,衍生出来的垃圾收集器有: Serial 收集器 新生代 ...

  7. jQuery的原生替代

    jQuery的原生替代,参考自你不需要jQuery,对其进行了更清晰的总结与分类,现代游览器基本都支持(ie10+以上),只整理了最简洁实用的原生代码,过分累赘的实现没有加入 元素获取 jQuery ...

  8. NOIP模拟 33

    苏轼三连一脸懵逼 然而既惨者就是没素质 T1是正解思路 然而因为直接从暴力修改过来并且忘了把求约数改成求质约数并且由于快速幂打的有缺陷等 没 有 A C ! 如 果 A C rank1就是俺的了! ( ...

  9. m96-97 lsc nc赛

    这一次 lsc 再一次一道题都没AC,看来lsc已经凉了! 出了分,旁边的_LH大喊了一声 “woc,lsc,你真是太垃圾!”...........“好吧!” 我确实很垃圾!(大佬这次都没考,所以我更 ...

  10. Java I/O体系从原理到应用，这一篇全说清楚了

    本文介绍操作系统I/O工作原理,Java I/O设计,基本使用,开源项目中实现高性能I/O常见方法和实现,彻底搞懂高性能I/O之道 基础概念 在介绍I/O原理之前,先重温几个基础概念: (1) 操作系 ...