PyTorch是一个深度学习框架，它提供了各种工具和功能来构建、训练和部署深度学习模型。相比其他深度学习框架，例如TensorFlow，PyTorch更加易于使用和灵活。
在PyTorch中，我们可以使用张量（tensor）对象来存储和操作数据。这些张量对象非常类似于NumPy数组，但是PyTorch的张量支持GPU加速和自动求导功能，这使得我们可以更快地进行运算和优化模型。
除此之外，PyTorch还提供了一些内置的神经网络层和损失函数，以及预训练模型的接口。这些工具和功能使得我们可以轻松地构建和训练深度学习模型，而不需要从头开始编写所有的代码。
第1章 课程导学
第2章 课程内容整体规划
第3章 PyTorch项目热身实践
第4章 PyTorch基础知识必备-张量
第5章 PyTorch如何处理真实数据
第6章 神经网络理念解决温度计转换
第7章 使用神经网络区分小鸟和飞机图像
第8章 项目实战一：理解业务与数据
第9章 项目实战二：模型训练与优化
第10章 项目实战三：实现端到端的模型预测
第11章 课程总结与面试问题
感谢您的来访，获取更多精彩文章请收藏本站。
免费资源
© 版权声明
1. 资源都是经过站长或作者收集测试修改后发布分享。转载请在文内以超链形式注明出处，谢谢合作！
2. 本站除原创内容，其余所有内容均收集自互联网，仅限用于学习和研究目的，本站不对其内容的合法性承担任何责任。如有版权内容，请通知我们或作者删除，其版权均归原作者所有，本站虽力求保存原有版权信息，但因众多资源经多次转载，已无法确定其真实来源，或已将原有信息丢失，所以敬请原作者谅解！
3. 本站用户所发布的一切资源内容不代表本站立场，并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责，若您对本站所载资源作品版权归属存有异议，请留言附说明联系邮箱，我们将在第一时间予以处理 ，同时向您表示歉意！为尊重作者版权，请购买原版作品，支持您喜欢的作者，谢谢！
4. 本站一律禁止以任何方式发布或转载任何违法的相关信息，访客如有发现请立即向站长举报；本站资源文件大多存储在云盘，如发现链接或图片失效，请联系作者或站长及时更新。
THE END
暂无评论内容