包邮深入理解PyTorch

内容简介

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。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。