一键获取《动手学深度学习(李沐)》PyTorch版本

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2023-03-31 12:20:30

《动手学深度学习(李沐)》PyTorch 版本：深入学习深度学习的宝典

PyTorch 版本简介

《动手学深度学习(李沐)》是深度学习领域的经典著作，如今推出了 PyTorch 版本，让读者能够使用 PyTorch 框架来学习和实践深度学习。本书内容全面，覆盖了深度学习的方方面面，从基础知识到模型、算法和应用。

适用人群

本书适用于以下人群：

初学者： 想要学习深度学习基础知识和动手实践的人。
专业人士： 希望了解深度学习最新进展的人。
学者： 在深度学习领域进行研究的人。

特色亮点

本书具有以下特色：

内容丰富： 涵盖深度学习的各个方面，包括基础知识、模型、算法和应用。
深入浅出： 从基础知识讲起，循序渐进地讲解，适合不同层次的读者。
代码齐全： 提供所有代码示例，读者可以轻松运行并验证书中内容。
PDF 版本： 方便阅读和学习。

主要章节

本书分为 18 章，主要章节包括：

神经网络基础
深度学习模型
深度学习算法
深度学习应用

代码示例

本书提供了使用 PyTorch 实现的代码示例，读者可以参考以下示例代码：

import torch

# 定义一个神经网络模型
class NeuralNetwork(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(784, 100)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化模型
model = NeuralNetwork()

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    # ... 训练代码 ...

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)