基于PyTorchLightning的深度学习

简要目录： 以及它与 ＰｙＴｏｒｃｈ 的区别。 该章将介绍 ＰｙＴｏｒｃｈ Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ 的模块结构， 以及如何使用 ＰｙＴｏｒｃｈ Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ 减少用户在工程设计中的工作量， 帮助用户将主要的精力投入建模， 从而使研究更加 可行。 第 ２ 章 “深入研究**个深度学习模型” 主要讨论如何开始使用 ＰｙＴｏｒｃｈ Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ 对模型进行 构建。 作为示例， 该章将建立多个模型： 从多层感知器 ( Ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ， ＭＬＰ) 到图像识 别模型 (ＣＮＮ) 。 第 ３ 章 “使用预训练的模型进行迁移学习” 主要讨论如何对使用预训练体系结构构建的模型进 行定制， 以适应不同的数据集、 优化器以及 “训练—验证—测试” 拆分步骤。 该章将向读者介绍使 用 ＰｙＴｏｒｃｈ Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ 进行模型定制的基本步骤。 第 ４ 章 “Ｂｏｌｔｓ 中的现成模型” 主要讨论 ＰｙＴｏｒｃｈ Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ Ｂｏｌｔｓ。 这是一个*先进的模型库， 基于 ＰｙＴｏｒｃｈ Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ 的深度学习５ 其中包含了大多数现成的通用算法或框架， 从而极大地提高了数据科学家的工作效率。 该章将分享 各种 Ｂｏｌｔｓ 模型， 包括逻辑回归模型和自动编码器。 第 ５ 章 “时间序列模型” 主要讨论时间序列模型的工作原理， 以及与这些模型相应的 ＰｙＴｏｒｃｈ 实现方法。 该章将讨论一些示例的详细操作步骤， 这些示例涵盖从基本到高级的时间序列技术， 如 循环神经网络模型和长短期记忆网络模型， 以及真实世界的用例。 第 ６ 章 “深度生成式模型” 主要讨论深度学习模型中生成式网络类型的详细操作和具体实现步 骤， 如用于生成图像的生成式对抗网络。 第 ７ 章 “半监督学习” 主要讨论半监督模型的工作原理， 以及如何使用 ＰｙＴｏｒｃｈ Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ 实现 这些半监督模型。 该章还将详细讨论从基本到高级半监督模型的工作示例以及具体实现， 如何使用 ＰｙＴｏｒｃｈ Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ 处理标签传播， 以及如何使用卷积神经网络和循环神经网络的组合来生成图像说明 文字。 第 ８ 章 “自监督学习” 主要讨论如何使用 ＰｙＴｏｒｃｈ Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ 实现自监督模型。 该章还将介绍对 比学习的工作示例和一些技术， 如 ＳｉｍＣＬＲ 体系结构。 第 ９ 章 “部署和评分模型” 主要讨论对深度学习模型进行本地部署的技术和方法， 以及采用类似 ＯＮＮＸ 等的互操作格式来部署深度学习模型的技术和方法。 该章还将介绍在海量数据上执行模型评分 的技术和方法。 第 １０ 章 “规模化和管理训练” 主要讨论对模型进行规模化训练及管理训练所面临的挑战。 该章将 描述一些常见的陷阱， 以及避免这些陷阱的提示和技巧。 该章还将描述如何设置实验环境， 如何使模 型训练适应底层硬件中所面临的问题， 以及如何使用硬件来提高训练的效率等。