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使用问题解决方法快速了解Pytorch的深度学习概念。从PyTorch简介开始，您将熟悉张量，这是一种用于计算算术运算的数据结构，也可以了解它们的运算方式。然后，您将使用PyTorch查看概率分布，并熟悉其概念。此外，您将深入了解PyTorch的转换和图形计算。在此过程中，您将了解神经网络实施和张量差异所面临的常见问题，并为它们获得最佳解决方案。
继续算法;您将了解PyTorch如何使用有监督和无监督算法。您将看到卷积神经网络，深度神经网络和递归神经网络如何使用PyTorch。总之，您将熟悉使用PyTorch进行自然语言处理和文本处理。
你将学到什么
使用PyTorch进行基于动态图形计算的主张量操作
为神经网络创建PyTorch变换和图形计算
使用PyTorch进行有监督和无监督的学习
使用深度学习算法，如CNN和RNN
在PyTorch中构建LSTM模型
使用PyTorch进行文本处理
本书适用于谁
想要直接深入编程PyTorch的读者
github: https://github.com/Apress/pytorch-recipes
参考资料
- 讨论qq群144081101 591302926 567351477
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