分享《深度学习入门之PyTorch》+廖星宇

1.测试PyTorch能正常使用GPU: import torch torch.cuda.is_available() 返回结果: True 2.测试Tensorflow能正常使用GPU: 示例一: tf.test.is_gpu_available() 返回结果: True 示例二: gpu_device_name = tf.test.gpu_device_name() print(gpu_device_name) 返回结果: /device:GPU:0 示例三: import tensorfl

下载:https://pan.baidu.com/s/1ewm1x3UeMe283PQVbDVIoA 更多资料分享:https://www.cnblogs.com/javapythonstudy/ <深度学习之Pytorch(廖星宇著)>PDF,232页,带书签,文字可以复制粘贴.<PyTorch深度学习实战(侯宜军 著)>PDF,121页,带书签,文字可以复制粘贴.配套源代码. 如图: 原文地址:https://www.cnblogs.com/javapythonstudy/p/

下载:https://pan.baidu.com/s/1FYcvG1tB__ooitilMpJC7w 更多资料分享:http://blog.51cto.com/14087171 <深度学习入门:基于Python的理论与实现>高清中文版PDF+源代码 高清中文版PDF,314页,带目录标签,可复制粘贴,高清晰.配套源代码. 深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术.书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习

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本菜鸟入门机器学习也有一段时间了,有那么一丢丢的感悟,在这里做一点总结.介绍一下机器学习理论和实践的学习心得. 相关教材 数学基础 高数.线性代数这就没啥好说的,就是大学工科的必修科目. 统计机器学习 李航的蓝皮书和周志华的西瓜书可以说是国内的比较经典的教材,这两位也是国内人工智能领域的领军人物. 深度学习 强烈推荐花书,这可以说是深度学习方面的权威教材.除此以外还有吴恩达的讲义和教学视频,网上都可以找到. 小白入门教材 前面推荐的书籍,虽然算得上入门教材,但可能对于小白来说,不是很容易接受.这

基础篇 numpy和Matplotlib篇 本篇部分代码的下载地址: https://github.com/frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners/tree/master/chap5 5.3 Python的科学计算包 – Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算

我认为<深度学习入门:基于Python的理论与实现>电子书代码基本原理,简洁清楚,所用数学基本就是大一水平,适合做第一本入门书. <深度学习入门:基于Python的理论与实现>书代码实现的神经网络全是用numpy,超级适合刚刚入门想了解神经网络,数学不好看公式看不懂的人,看完这本基本就懂深度学习是弄啥子了. 如果连这本都看不懂的话,可以去看<Python神经网络编程>.我个人认为这两本书是最简单直白的方式让人理解神经网络的了. <深度学习原理与实践>电子书代

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