PyTorch深度学习开发医学影像

名称：PyTorch深度学习开发医学影像描述：PyTorch是一个学习框架，它提供了各种工具和功能来构建、训练和部署深度学习模型。相比其他深度学习框架，例如TensorFlow，PyTorch更加易于使用和灵活。在PyTorch中，我们可以使用（tensor）对象来存储和操作数据。这些张量对象非常类似于NumPy数组，但是PyTorch的张量支持GPU加速和自动求导功能，这使得我们可以更快地进行运算和优化模型。除此之外，PyTorch还提供了一些内置的神经网络层和损失函数，以及预训练模型的接口。这些工具和功能使得我们可以轻松地构建和训练深度学习模型，而不需要从头开始编写所有的代码。建议先收藏保存，不定时失效。链接：https://pan.quark.cn/s/dfd050578c32大小：NG标签：#quark#学习#资源#课程#PyTorch频道：@yunpanshare群组：@yunpangroup

Flower ( flwr) 是用于构建联邦学习系统的 #框架 。Flower 的设计基于以下几个指导原则：

(flwr)是用于构建联邦学习系统的#框架。Flower的设计基于以下几个指导原则：可定制：联邦学习系统因一个用例而异。Flower允许根据每个单独的用例的需要进行各种不同的配置。可扩展：Flower起源于牛津大学的一个研究项目，因此在构建时考虑了AI研究。许多组件可以扩展和覆盖以构建新的最先进的系统。与框架无关：不同的机器学习框架具有不同的优势。Flower可以与任何机器学习框架一起使用，例如PyTorch、TensorFlow、HuggingFaceTransformers、PyTorchLightning、MXNet、scikit-learn、JAX、TFLite，甚至适合喜欢手动计算梯度的用户的原始NumPy。可以理解：Flower的编写考虑了可维护性。鼓励社区阅读和贡献代码库

《深度学习》面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书含PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow和Padd

《深度学习》面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书含PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow和PaddlePaddle实现被全球70多个国家500多所大学用于教学https://zh.d2l.ai/index.html#学习#电子书

深度学习与TensorFlow 2入门实战

名称：深度学习与TensorFlow2入门实战描述：《与TensorFlow2入门实战》是一门适合初学者的课程，旨在帮助学员快速入门深度学习和TensorFlow2框架。课程内容涵盖了深度学习基础知识、TensorFlow2的安装与配置、神经网络的构建与训练等方面。通过本课程，学员将能够掌握基本的深度学习概念和TensorFlow2的使用技巧，并完成一些实际的入门级项目。建议先收藏保存，不定时失效。链接：https://pan.quark.cn/s/67177ab47fab大小：NG标签：#quark#学习#资源#课程#深度学习频道：@yunpanshare群组：@yunpangroup

Rust写的深度学习框架

Rust写的深度学习框架该库旨在成为一个完整的深度学习框架，具有用Rust编写的极大灵活性。目标是满足研究人员和从业者的需求，使其更容易实验、训练和部署你的模型。特征：1.灵活直观的自定义神经网络模块2.无状态和线程安全正向传递3.快速培训，全面支持，以及metricloggingcheckpointing4.Burn-Tensor：支持自动比较、CPU和GPU的张量库刻录数据集：具有多个实用程序和源的数据集库#框架

Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习

名称：Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习描述：讲师赵辛为福布斯中国U30科技上榜者，孔雀人才，全奖海归博士，课程囊括机器学习与深度学习，监督与无监督学习，综合多项技术的混合算法，采用sklearn与keras框架（底层调用tensorflow）为你学习AI打下扎实基础。链接：https://www.aliyundrive.com/s/UtscXM5Pvcz大小：未统计标签：#学习#知识来自：雷锋版权：频道：@shareAliyun群组：@aliyundriveShare投稿：@aliyun_share_bot