在人工智能时代,机器学习技术日新月异,深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点,它是机器学习的一种,也是实现人工智能的必由之路。深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展,还促进了人工智能技术的革新。
PyTorch作为深度学习的重要框架,近年来备受读者喜爱,自推出后得到了广泛的应用,无论是工业界还是工程研究人员,使用PyTorch进行深度学习的研究和开发已经成为主流。
本专栏从零基础入门,内容易于理解且可操作性强,可帮助初学者快速上手PyTorch。
Python作为人工智能首选编程语言,Python有非常多优秀的深度学习库可用,现在大部分深度学习框架都支持Python,不用Python用啥?人生苦短,就用Python。
PyTorch是Facebook智能研究院(FAIR)开发的开源机器学习框架。PyTorch的官方介绍是:“PyTorch是一个Python包,它提供了两个高级功能,支持GPU的张量计算功能(类似于NumPy)和构建可以自动求导的神经网络。”
PyTorch是一个基于Python的深度学习框架,支持Linux、macOS、Windows平台。为了能够使用PyTorch,首先需要有Python的运行环境,一般来说,推荐选择Anaconda的Python环境。
本专栏主要内容包括:Python和PyTorch环境配置、PyTorch基础知识、DNN神经网络、CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、NLP自然语言处理和OpenAI API 开发等等。
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