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题名/责任者:

PyTorch深度学习实战/(美)伊莱·史蒂文斯(Eli Stevens)，(意)卢卡·安蒂加(Luca Antiga)，(德)托马斯·菲曼(Thomas Viehmann)著 牟大恩译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-115-57767-2/CNY119.90

载体形态项:

417页:图;24cm

并列正题名:

Deep learning with PyTorch

丛编项:

深度学习系列

个人责任者:

(美) 史蒂文斯 (Stevens, Eli) 著

个人责任者:

(意) 安蒂加 (Antiga, Luca) 著

个人责任者:

(德) 菲曼 (Viehmann, Thomas) 著

个人次要责任者:

牟大恩 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本属于简体中文版由Manning出版社授权出版

责任者附注:

伊莱·史蒂文斯，职业生涯的大部分时间都在美国硅谷的初创公司工作。卢卡·安蒂加，2010年到2020年间，他是一家人工智能工程公司的联合创始人和首席技术官。托马斯·菲曼，德国慕尼黑的机器学习和PyTorch的专业培训师和顾问。牟大恩，武汉大学硕士研究生毕业。

提要文摘附注:

本书指导读者使用Python和PyTorch实现深度学习算法。本书首先介绍PyTorch的核心知识，然后带领读者体验一个真实的案例研究项目：构建能够使用CT扫描检测恶性肺肿瘤的算法。你将学习如何用有限的输入训练网络，并开始处理数据，以获得一些结果。你将筛选出不可靠的初始结果，并专注于如何诊断和修复神经网络中的问题。最后，你将研究通过增强数据训练、改进模型体系结构和执行其他微调来改进结果的方法。通过这个真实的例子，你会发现PyTorch是多么有效和有趣，并掌握在生产中部署PyTorch模型的技能。

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