书目信息 |
| 题名： |
深入理解PyTorch
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| 作者： | 贾, 著 ；刘祎 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2025.04 |
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| 页数： | XVIII, 472页 | |
| 开本： | 23cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-68452-7 | |
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| 305 | @a据原书第2版译出 | |
| 306 | @a由Packt Publishing授权出版 | |
| 312 | @a英文题名取自版权页 | |
| 320 | @a有书目 | |
| 330 | @a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、结合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。 | |
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| 深入理解PyTorch/(印) 阿施·拉贾汉·贾著/刘祎译.-北京：清华大学出版社，2025.04 |
| XVIII, 472页：图；23cm |
| ISBN 978-7-302-68452-7：CNY159.00 |
| 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、结合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。 |
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正题名：深入理解PyTorch
索取号：TP181/J237-2
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