PyTorch深度学习指南卷2 计算机视觉--聚文网

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国外Pytorch深度学习畅销书全彩印刷作者拥有20余年从业经验 “PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读。以下是部分国外读者书评 TS.：这本书不只是把代码推到你面前，它解释了事物在引擎盖下是如何工作的。我非常喜欢这种风格，所以我把这本书及其第二卷作为我的ECE655高级GPU编程和深度学习课程的教材。 Nenad：这本书值得诺贝尔教学奖！到目前为止，这是我找到的优选的深度学习入门书。它不仅出色地解释了这么多概念，而且语言如此流畅，以至于我从未被卡住。我也从来没有读过一本书，像作者在读我的心一样，问答式的写作方式被如此恰当地使用和适时地运用。每本书都应该这样写（例如，如果你是第一次学习DL，我发现这本书比Fast AI好几个数量级）。我把这本书重读了好几遍，只希望计算机视觉的续集能很快问世。

内容简介

“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。
本书为该套丛书的第二卷：计算机视觉。本书主要介绍了深度模型、激活函数和特征空间；Torchvision、数据集、模型和转换；卷积神经网络、丢弃和学习率调度器；迁移学习和微调流行的模型(ResNet、Inception等)等内容。
本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读学习。

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