深度学习_Pytorch教材（教材+代码）

使用pytorch进行深度学习，讲解全面，内容全面，例子全面

带目录完高清整版的pytorch深度学习机器视觉。

日月光华老师编写的深度学习教程-PyTorch课件的详细解析，包括csv数据、代码和实例讲解，让读者从入门到精通。课件内容不仅可用于学习，还可作为应用开发的参考资料。

介绍深度学习框架PyTorch的初步学习代码，帮助初学者快速入门。

深度学习的发展为解决复杂问题提供了新的可能性，递归神经网络（RNN）作为其中的一种关键模型，广泛应用于自然语言处理、时间序列分析等领域。本文将以rnn_pytorch_tutorial.ipynb为例

随着深度学习在计算机领域的崛起，越来越多的人开始研究各种深度学习框架，其中备受瞩目的就是PyTorch。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，专为构建深度学习模型而设计。它主要由两个核心组

深度学习Pytorch模型性能提升.在姿态估计任务中，充分利用Pytorch进行模型的静态量化，以及高效的模型保存和加载。执行pth_to_int.py以获得性能优化的模型，并使用evaluate_m

适合学习pytorch的人,有很多案例

##一、典型的神经网络结构 (1)传统的多层感知机 (2)卷积神经网络,包括 a. AlexNet 真正让卷积神经网络走进大家视野的网络 b. VGG 用更小的卷积核,在相同的感受野下具有更深的网络结

学习安排如下: Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶(1天) Task04:机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型;Transformer(1天)