PyTorch深度学习实战 | 更新完结

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PyTorch 框架发展迅猛,仅用了一年多的时间,几乎占据深度学习框架的半壁江山。

如果你即将进入,或者已经进入了深度学习、机器学习这些相关领域,PyTorch 能够帮你实现模型和算法,快速完成深度学习模型部署,提供高并发服务,还可以轻松实现图像生成、文本分析、情感分析这样有趣的实验。另外,很多算法相关岗位,也同样需要熟练使用 PyTorch。

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PyTorch 框架发展迅猛,仅用了一年多的时间,几乎占据深度学习框架的半壁江山。

如果你即将进入,或者已经进入了深度学习、机器学习这些相关领域,PyTorch 能够帮你实现模型和算法,快速完成深度学习模型部署,提供高并发服务,还可以轻松实现图像生成、文本分析、情感分析这样有趣的实验。另外,很多算法相关岗位,也同样需要熟练使用 PyTorch。

这意味着,一旦你掌握了 PyTorch,就相当于走上了深度学习与机器学习的快车道。

但想要快速入门、上手 PyTorch,也面临这样一些挑战:

缺乏系统资料:网上的学习资料良莠不齐,缺乏科学的学习路径;
无法进阶深入:张量、神经网络等前置知识需求多,深入理解 PyTorch 原理门槛高;
难以落地实践:各种函数、参数多且难记忆,真正实践不知从何下手。

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    然而,就是在这个崭新的赛道上,想要进阶成为 Go 高级工程师也并非易事。你可能有过这样的困惑:

    疲于应付需求,程序缺乏设计,代码也不规范,最终导致程序越来越难扩展和维护;
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