深度学习的十个外围概念 PyTorch
本文引见了 PyTorch 中的 10 个外围概念，包含张量、智能求导、灵活计算图、模型定义、损失函数、优化器、数据加载、模型保留与加载、转换和 GPU 支持。经过这些概念的学习和通常，你可以更好地理解和经常使用 PyTorch 构建和训练深度学习模型。最后，咱们还经过一个实战案例展现了如何经常使用 PyTorch 构建一个繁难的卷积神经网络来识别手写数字。
本文引见了 PyTorch 中的 10 个外围概念，包含张量、智能求导、灵活计算图、模型定义、损失函数、优化器、数据加载、模型保留与加载、转换和 GPU 支持。经过这些概念的学习和通常，你可以更好地理解和经常使用 PyTorch 构建和训练深度学习模型。最后，咱们还经过一个实战案例展现了如何经常使用 PyTorch 构建一个繁难的卷积神经网络来识别手写数字。
