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本书第一章主要介绍了深度学习的背景和PyTorch的基本库。没有涉及很多代码,这里简要总结本章内容,并查看PyTorch版本以及配置。
1.深度学习模型自动学习关联示例的输入和期望的输出。
2.PyTorch库允许你高效地构建和训练神经网络模型。
3.PyTorch在注重灵活性和速度的同时最大限度地减少了认知开销,它还默认为急切模式。
4.TorchScript允许我们预编译模型,并且不仅可以在python环境中调用它们,还可以在C++程序和移动设备上调用它们。
5.自2017年初PyTorch发布以来,深度学习工具生态系统得到了显著巩固。
6.PyTorch提供了很多实用程序库来推动深度学习项目。
查看Pytorch版本和配置:(notebook中,以后的代码也会在jupyter notebook中给出)
CPU版本,因此:
python版本:3.6.5
后续会配备GPU~
本书第一部分的代码和一些用到的数据:
链接(阿里云盘):
「Pytorch DeepLearning」https://www.aliyundrive.com/s/wQmXYZSqyv4 点击链接保存,或者复制本段内容,打开「阿里云盘」APP ,无需下载极速在线查看,视频原画倍速播放。
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