《深入理解PyTorch》 [印]阿施·拉贾汉·贾著刘祎译 9787302684527 【清华大学出版社官方正版电子书】- 文泉书局

深入理解PyTorch

出版日期： 2025-04-01

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简介

本书详细阐述了与PyTorch相关的基本解决方案，主要包括深度卷积神经网络架构、CNN和LSTM、深度循环模型架构、高级混合模型、图神经网络、使用PyTorch生成音乐和文本、神经风格迁移、深度卷积GAN、利用扩散生成图像、深度强化学习、模型训练优化、将PyTorch模型投入生产、移动设备上的PyTorch、使用PyTorch进行快速原型开发、PyTorch和AutoML、PyTorch与可解释人工智能、推荐系统与PyTorch、PyTorch和HuggingFace等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

编辑推荐

深入浅出介绍PyTorch，覆盖CNN、GAN、图神经网络等，含丰富代码示例，适合各层次开发者。

更多出版物信息

版权：清华大学出版社
出版： 2025-04-01
作者：[印]阿施·拉贾汉·贾著刘祎译
更新： 2025-07-15
书号：9787302684527
中图：TP181
学科：

工学

控制科学与工程
工学

计算机科学与技术
交叉学科

智能科学与技术

作者信息

[印]阿施·拉贾汉·贾著刘祎译

Ashish Ranjan Jha拥有印度理工学院Roorkee的电气工程学士学位，EPFL(瑞士)的计算机科学硕士学位和Quantic商学院(华盛顿)的工商管理硕士学位。他在所有3个学位中都获得了优异的成绩。他曾就职于甲骨文(Oracle)、索尼(Sony)等大型科技公司，以及revolt等最新的科技独角兽公司，主要专注于人工智能。他目前是一名机器学习工程师。Ashish在机器学习领域有几年的工作经验和专业知识，Python是他的首选工具。他曾参与过一系列产品和项目，从开发一款使用传感器数据预测运输方式的应用程序，到检测汽车损害保险索赔中的欺诈行为。除了是一名作家，机器学习工程师，数据科学家，他还经常在他的个人博客网站上发表关于机器学习的最新研究和工程主题的博客。