《》中文 beta 版本近日已在开源，内容将持续更新。是一本面向读者的能运行、可讨论的深度学习教科书，含 NumPy/MXNet

《》中文 beta 版本近日已在开源，内容将持续更新。是一本面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书，含 NumPy/MXNet、PyTorch 和 TensorFlow 实现，已被全球 55 个国家 300 所大学用于教学#深度学习

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网站动手学深度学习 网站功能：深度学习 网站简介：一个面向中文读者的深度学习学习平台，提供详细的教程和代码示例，从基础知识到高级应用掌握深度学习。 支持多种深度学习框架（如PyTorch、MXNet、TensorFlow和PaddlePaddle），并以Jupyter Notebook的形式展示。是全球超过500所大学的深度学习教学参考书。 网站链接：点击打开 更多分享在:  @ZYPD123

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pytorch handbook是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行 || #机器学习 #电子书

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：一个 Flutter 库，用于运行 ONNX 模型，可以将 Pytorch、Tensorflow 等主流机器学习框架训练的模型轻松转换为 ONNX 格式，并可在 iOS、Android、Web、Linux、Windows 和 macOS 等平台上原生运行，无需进行任何修改

PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习

PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。 考虑到PyTorch的学习兼具理论储备和动手训练，两手都要抓两手都要硬的特点，开发了这套《深入浅出PyTorch》课程，期望以组队学习的形式，帮助大家从入门到熟练掌握PyTorch工具，进而实现自己的深度学习算法。同时通过项目实战，充分锻炼编程能力，掌握PyTorch进行深度学习的基本流程，提升解决实际问题的能力。 学习的先修要求是，会使用Python编程，了解包括神经网络在内的机器学习算法，勤于动手实践。 《深入浅出PyTorch》是一个系列，一共有三个部分。已经上线的是本系列的第一、二部分，后续会不断更新《深入浅出PyTorch》（下），给出更贴合实际应用的实战案例。 || | #机器学习 #PyTorch

《动手学习深度学习》的笔记

《动手学习深度学习》的笔记 《动手学习深度学习》是李沐老师（AWS 资深首席科学家，美国卡内基梅隆大学计算机系博士）主讲的一系列深度学习视频。本项目收集了我们在寒假期间学习《动手学习深度学习》过程中详细的markdown笔记和相关的jupyter代码 本项目的特色： markdown笔记与原课程视频一一对应，可以帮助大家一边听课一边理解。 jupyter代码均有详细中文注释，帮助大家更快上手实践。 课程视频共73节，单个视频平均时长不超过30分钟，预计寒假40天内可以学习完毕。 在 《动手学习深度学习》 课程中，既有少量的机器学习的基础知识，比如：线性神经网络，多层感知机 等等；又有如今前沿应用的 各种深度学习模型：包括leNet，ResNet，LSTM，BERT…… 同时每一章节的讲解还配备由pytorch实现的代码、教科书等等，可以帮助同学在短期内掌握深度学习的基础模型与前沿知识和并提高实践能力。 此外，本门课程还有相应的代码实现。每章都有相应的jupyter记事本，提供模型的完整python代码，所有的资源都可在网上免费获取。|#笔记 ||| #机器学习 教材网址：， 论坛网址：，