引导者

动手学深度学习 PyTorch

引言

PyTorch 是一个流行的开源 Python 深度学习库，因其易用性和灵活性而受到欢迎。它提供了一套全面的工具，可用于构建和训练神经网络模型。本指南旨在提供分步教程，教您如何使用 PyTorch 动手学习深度学习。

第 1 章：PyTorch 简介

PyTorch 的概述和优点

张量和张量操作

自动微分和神经网络

第 2 章：图像分类

构建简单的图像分类模型

训练和评估模型

数据预处理和图像增强

第 3 章：自然语言处理

文本预处理和表示

文本分类和情感分析

序列到序列模型

第 4 章：高级主题

卷积神经网络 (CNN)

递归神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM)

生成对抗网络 (GAN)

第 5 章：项目)

实战应用 PyTorch

构建图像识别或自然语言处理项目

部署和评估模型

第 6 章：最佳实践

调试和故障排除技巧

性能优化和模型部署

PyTorch 的资源和社区

附录

PyTorch API 参考

常见问题解答

进一步阅读资源

**动手学深度学习 PyTorch****引言**PyTorch 是一个流行的开源 Python 深度学习库，因其易用性和灵活性而受到欢迎。它提供了一套全面的工具，可用于构建和训练神经网络模型。本指南旨在提供分步教程，教您如何使用 PyTorch 动手学习深度学习。**第 1 章：PyTorch 简介*** PyTorch 的概述和优点 * 张量和张量操作 * 自动微分和神经网络**第 2 章：图像分类*** 构建简单的图像分类模型 * 训练和评估模型 * 数据预处理和图像增强**第 3 章：自然语言处理*** 文本预处理和表示 * 文本分类和情感分析 * 序列到序列模型**第 4 章：高级主题*** 卷积神经网络 (CNN) * 递归神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) * 生成对抗网络 (GAN)**第 5 章：项目)*** 实战应用 PyTorch * 构建图像识别或自然语言处理项目 * 部署和评估模型**第 6 章：最佳实践*** 调试和故障排除技巧 * 性能优化和模型部署 * PyTorch 的资源和社区**附录*** PyTorch API 参考 * 常见问题解答 * 进一步阅读资源