全世界只有3.14 % 的人关注了

爆炸吧知识

自从2012年深度学习再一次声名鹊起以来,许多机器学习框架都争先恐后地要成为研究人员和行业从业者的新宠。面对如些众多的选择,人们很难判断最流行的框架到底是什么。

在某些情况下,深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。在这些情况下,你可以考虑使用PyTorch和TensorFlow,特别是如果你所需的训练模型与其中一个框架模型库中的模型类似。

PyTorch 和 TensorFlow是当下机器学习框架之战有两个主要竞争者。TensorFlow框架小天在前几天有跟大家简单介绍过(传送门),今天咱们就来唠唠pytorch!

PyTorch是美国互联网巨头Facebook人工智能研究院(FAIR)在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架。

它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势;不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深度神经网络模型的搭建和训练。

所以 PyTorch一经发布,便受到了众多开发人员和科研人员的追捧和喜爱,成为AI从业者的重要工具之一。

PyTorch还被称为“拥有强大GPU加速功能的Python版Tensor和动态神经网络。”

Tensor(张量)是一种物理学和工程学中广泛使用的数学结构。2阶的Tensor是一种特殊的矩阵;而对向量和张量取内积就可以得到另一个拥有新长度和新方向的向量。

GPU加速是大多数现代深度神经网络框架的基础。动态神经网络是一种特殊的神经网络,每次迭代都会发生变化,例如,PyTorch模型可以在训练期间通过添加和删除隐藏层,来提高其准确性和通用性。PyTorch通过集成加速库,比如英特尔MKL、Nvidia cuDNN和NCCL等,最大限度地提升速度。

其核心CPU、GPU Tensor和神经网络后端TH(Torch)、THC(Torch CUDA)、THNN(Torch神经网络)和THCUNN(Torch CUDA神经网络)等,都是使用C99 API编写的单独库。

Google开源了TensorFlow,Facebook开源了pytorch,两大深度学习框架相继成为全球科学家研究成果、研究人员课题的核心组成部分。

因此,超级数学建模携手唐老师以pytorch作为核心武器,为大家精心准备《pytorch框架实战》系列课程。

唐老师将从基础讲起,并结合热门模型算法详细讲解相关应用领域,最后还会借助真实数据集进行实战讲解。

相信,每天都能感受到能力的提升!

长按识别二维码

即可报名学习

授课老师

作为主讲人,唐老师将把多年的机器学习经验和Python使用技巧分享给大家。因此课程传授的不仅是知识,还有思维和方法。

课程特色

  • 学习周期——两个月(学习建议:3小时/周)

  • 课程收益——快速掌握神经网络基础知识;掌握深度学习的主流框架;独立完成项目实战

课程优惠

  • 课程价格:原价698,早鸟拼团直降400元,限时298元!

  • 优惠时间:3月12~17日

适用群体

  • pytorch学习者,机器学习、深度学习学习者

  • 科研工作者,特别是打算迈入人工智能领域的工作者

特别提醒

常见问题解答

课程学习平台和上课方式是怎样的?

学习平台——腾讯课堂;

上课方式——报名即可学习(课程均是录播课程)。

②是否可以开具发票?

报名后请联系助教提供相关信息,包括:课程报名截图发票信息邮寄信息,我们会在购课后七天开具发票并邮寄到你手上。

注意事项

①课程咨询交流群:760418232

课程有疑问成功报名均请联系助教☟

小七微信:zwjlee001

大鱼QQ:210187565

掌握深度学习,为什么要用 PyTorch、TensorFlow 框架?相关推荐

  1. vs2017 开始自己的第一个深度学习例子——MNIST分类(基于TensorFlow框架)

    这是针对于博客vs2017安装和使用教程(详细)的深度学习例子--MNIST分类项目新建示例 目录 一.新建项目 二.运行代码 三.生成结果 一.新建项目 1.项目创建参照博主文章:vs2017 开始 ...

  2. 【图像分类】【深度学习】ViT算法Pytorch代码讲解

    [图像分类][深度学习]ViT算法Pytorch代码讲解 文章目录 [图像分类][深度学习]ViT算法Pytorch代码讲解 前言 ViT(Vision Transformer)讲解 patch em ...

  3. 深度学习计算机视觉理论基础(PyTorch)

    深度学习计算机视觉理论基础(PyTorch) 1 神经网络与cv 1.1 经典的人工神经元模型:M-P 模型 1.2 感知机(Perceptron)的诞生 1.3 计算机视觉 2 深度神经网络基础 2 ...

  4. 【干货】深度学习实验流程及PyTorch提供的解决方案

    转载自:[干货]深度学习实验流程及PyTorch提供的解决方案 [导读]近日,专知小组博士生huaiwen创作了一系列PyTorch实战教程,致力于介绍如何用PyTorch实践你的科研想法.今天推出其 ...

  5. 李沐《动手学深度学习》第二版 pytorch笔记1 环境搭建

    李沐<动手学深度学习>第二版pytorch笔记1 搭建环境 文章目录 李沐<动手学深度学习>第二版pytorch笔记1 搭建环境 此时尚有耐心 虚拟环境搭建 创建虚拟环境 查看 ...

  6. 【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》第五天:从0到1实现Softmax回归(含源码)

    [深度学习]:<PyTorch入门到项目实战>第五天:从0到1实现Softmax回归 ✨本文收录于[深度学习]:<PyTorch入门到项目实战>专栏,此专栏主要记录如何使用Py ...

  7. 【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》(十二)卷积神经网络:填充(padding)和步幅(stride)

    [深度学习]:<PyTorch入门到项目实战>(十二)填充(padding)和步幅(stride) ✨本文收录于[深度学习]:<PyTorch入门到项目实战>专栏,此专栏主要记 ...

  8. 《深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras》深度学习常用训练案例合集

    #好书推荐##好书奇遇季#<深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras>,京东当当天猫都有发售.本书配套示例源码.PPT课件.思维导图.数据集.开发环境与答疑服务. <深 ...

  9. 【深度学习基础】SENet——PyTorch实现CNN的SE结构改造

    [深度学习基础][深度学习基础]SENet--PyTorch实现CNN的SE结构改造 1 论文关键信息 1.1 SE block 1.1.1 squeeze 1.1.2 Exitation 2 pyt ...

  10. 深度学习的简介、领域、框架和实际应用概述

    一.深度学习简介 深度学习,英文名称为Deep Learning,是近几年人工智能领域的主要研究方向.深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络(Deep Neural Network,DNN)和采 ...

最新文章

  1. 脚本征集大赛开启啦!100%有奖!
  2. C++友元函数和友元类(一)
  3. S3C2440启动代码分析
  4. Linux记录-salt命令
  5. 前端学习(3144):react-hello-react之对比新旧周期
  6. Python环境下,提高pip安装库速度的方法!
  7. 95-34-020-Context-ChannelHandlerContext
  8. java web宿舍管理系统源码_JavaWeb宿舍管理系统(附 演示、源码下载地址)
  9. 3.9上午(周彤彤)
  10. 如何使用Python开发随机森林集成
  11. Pixhawk更换GPS协议 由默认ublox更换为NMEA GPGGA格式
  12. 上位机plc编程入门_零基础自学plc编程怎么入门?
  13. 神经网络——深度学习应用于计算机视觉
  14. 计算机 26个英文字母代表数字,excel 输入26个英文字母的三种方法
  15. PID控制器的输入量和输出量的物理关系解释
  16. Python Selenium 疑难杂症解方(一):启动浏览器
  17. rs.next()的理解
  18. Stata:各类集中度指数估算-广义基尼Gini系数
  19. 区块链技术方向的就业前景
  20. 微信推文中图片无法保存的解决方案

热门文章

  1. 【视频回放与课件】Build your AI solution with MLOps
  2. 如何做好一个开源项目(一)
  3. 利用obfuscar对.NET应用进行混淆
  4. .NET Core 3.0 中间件 Middleware
  5. 《WTM送书活动:向更遥远的星辰大海起航~》
  6. 通过Service访问应用 (1)
  7. Visual Studio 支持 Java?谣言止于智者
  8. [VSCode插件推荐] REST Client: 也许是比Postman更好的选择
  9. 拥抱.NET Core系列:MemoryCache 缓存过期
  10. ASP.NET Core中使用IOC三部曲(三.采用替换后的Autofac来实现AOP拦截)