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
在Python深度学习领域,课件和示例是学习过程中不可或缺的资源。本教程提供了四个关键课程,涵盖了深度学习的不同方面。首先,神经网络与深度学习课程详细介绍了基本概念和原理。其次,改善深层神经网络的课程
这是一本深度学习入门书籍,从单个神经元一步一步搭建整个神经网路,简单介绍了python语法,对于没有基础的同学也很友好。结合这本书可以很好了理解pytorch和tensorflow等框架的内在逻辑。
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赫贝尔 Python中的GPU加速的深度学习库 Hebel是一个用于Python深度神经网络学习的库,它通过PyCUDA通过CUDA与GPU一起使用GPU加速。 它实现了最重要的神经网络模型类型,并提
modeling.py是Python深度学习库中的一个核心文件,它实现了卷积、池化、全连接等常用的神经网络层次。本文将解析modeling.py的源码,帮助读者更好地理解神经网络中的各个层次并掌握它们
该论文详细研究了基于Python的深度学习技术在屋内烟雾检测方面的方法与数据库。文章通过对烟雾检测领域关键问题的深入剖析,运用深度学习算法成功构建了一套高效的烟雾检测方法。源码展示了算法实现的细节,为
深度快照 DeepSNAP是一个Python库,可帮助在图形上进行高效的深度学习。 DeepSNAP支持灵活的图形操作,标准管道,异构图形和简单的API。 DeepSNAP桥接了功能强大的图形库(例如
Uber开发的深度学习分布训练库,支持ApacheParquet格式的数据集的单机或分布式训练、验证(支持Tensorflow,Pytorch,PySpark等多种框架)
本仓库主要包含code和docs两个文件夹(外加一些数据存放在data中)。其中code文件夹就是每章相关jupyter notebook代码(基于PyTorch);docs文件夹就是markdown
