PyTorch 是深度学习众多开源框架中的一种,由 Facebook 于 2017 年基于 Torch 构建而成,是一个以 Python 优先的深度学习框架,同时还支持动态神经网络,以其灵活、简洁和易用性吸引了数据科学专业人士和深度学习从业者的关注。
本文将围绕真实场景项目中图像分类入手,从以下几个方面展开:
基于 Aanconda Python3 的 PyTorch 安装
理解 CNN 的基本构成及调优原理
有监督学习中的一些基本概念,及术语
从场景分类项目中逐字逐句解释代码
结果展示及总结
本文适合深度学习小白入门进阶,苦恼于 TensorFlow 的繁琐,想快速的掌握一个深度学习框架的学生和从业者。学完本文,可以对 PyTorch 框架有个较好的理解,有助于更深层次的学习。
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