基于PyTorch Lightning的深度学习使用PYTHON快速构建高性能人工智能(AI)模型--聚文网

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内容简介

本书介绍了使用PyTorch Lightning构建深度学习模型的实践方法，旨在提高深度学习项目的生产率并保持灵活性。读者将学习如何在云平台上配置PyTorch Lightning，了解其体系结构组件，并探索如何根据需求进行扩展。本书适合对深度学习感兴趣但不知从何学起的读者，以及需要实践指南的数据科学家。它还适用于从其他框架过渡到PyTorch Lightning的专业数据科学家。读者需要具备Python编程的基础知识以及统计学和深度学习的基本理解。本书涵盖了PyTorch Lightning的体验之旅、深度学习模型构建、预训练模型的迁移学习、PyTorch Lightning Bolts模型、时间序列模型、深度生成式模型、半监督学习、自监督学习、模型部署和评分、以及规模化和管理训练等内容。

第一部分开始使用PyTorch Lightning
第1章 PyTorch Lightning体验之旅
1.1 PyTorch Lightning的独特之处
1.1.1 第一个深度学习模型
1.1.2 数量众多的框架
1.1.3 PyTorch与TensorFlow的比较
1.1.4 很好平衡：PyTorch Lightning
1.2 ＜pip install＞：PyTorch Lightning体验之旅
1.3 了解PyTorch Lightning的关键组件
1.3.1 深度学习管道
1.3.2 PyTorch Lightning抽象层
1.4 使用PyTorch Lightning创建人工智能应用程序
1.5 进一步阅读的资料
1.6 本章小结
第2章深入研究第一个深度学习模型
……

基于PyTorch Lightning的深度学习 使用PYTHON快速构建高性能人工智能(AI)模型

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