对比学习:《深度学习之Pytorch》《PyTorch深度学习实战》+代码

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常用深度学习框——Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet

常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch…

【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拣肺癌检测准确度高于人类的语言翻译读懂图片中的图像含义现今深度学习应用中最受欢迎的技术和出现的时间点技术年份神经网络 1943 反向传播 20世纪60年代初期卷积神经网络 1979 循环神经网络 1980 长短期记忆网络 1997 深度学习过去的叫法 20世纪70年代叫控制论(cyb…

【PyTorch】深度学习与PyTorch资料链接整理

欢迎来到我的博客! 以下链接均是日常学习,偶然得之,并加以收集整理,感兴趣的朋友可以多多访问和学习.如果以下内容对你有所帮助,不妨转载和分享.(Update on 5,November,2019) 1.PyTorch模型训练实用教程 https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial 注:该教程主要内容为利用PyTorch训练模型可能涉及到的方法及函数,包括数据增强方法(22个).权值初始化方法(10个).损失函数(17个).优化器(6个)及tensor…

英特尔与 Facebook 合作采用第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器和支持 BFloat16 加速的英特尔® 深度学习加速技术，提高 PyTorch 性能

英特尔与 Facebook 曾联手合作,在多卡训练工作负载中验证了 BFloat16 (BF16) 的优势:在不修改训练超参数的情况下,BFloat16 与单精度 32 位浮点数 (FP32) 得到了相同的准确率.现在,英特尔发布了第三代英特尔至强可扩展处理器(代号 Cooper Lake),该处理器集成了支持 BF16 的英特尔深度学习加速技术(英特尔 DL Boost),可大幅提升训练和推理能力,并且也支持去年推出的英特尔深度学习 INT8 加速技术. 英特尔和 Facebook 不…

小白秒懂的Windows下搭建基于pytorch的深度学习环境

配置环境总体思路 1.依据python版本选择对应Anaconda版本: 2.依据显卡驱动版本选择对应的CUDA版本: 3.依据CUDA版本选择对应的cudnn和pytorch版本. 一.Anaconda安装 1.下载地址 1.官网 https://www.anaconda.com/products/individual 2.清华源 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 注:若官网下载速度慢,可用清华源下载:注意操作系统…

Note | PyTorch官方教程学习笔记

目录 1. 快速入门PYTORCH 1.1. 什么是PyTorch 1.1.1. 基础概念 1.1.2. 与NumPy之间的桥梁 1.2. Autograd: Automatic Differentiation 1.2.1. Tensor 1.2.2. Gradients 1.3. Neural Networks 1.3.1. Defind the network 1.3.2. Process inputs and call backward 1.3.3. Loss function 1.3.4…