书籍简介：

本书指导读者使用Python和PyTorch实现深度学习算法。 本书首先💫介绍PyTorch的核心知识，然后带领读者体验一个真实的案例研究项目：构建能够使用CT扫描检测恶性肺肿瘤的算法。你将学习用有限的输入训练网络，并处理数据，以获得一些结果。你将筛选出不可靠的初始结果，并专注于诊断和修复神经网络中的问题。最后，你将研究通过增强数据训练、改进模型体系结构和执行其他微调来改进结果的方法。通过这个真实的案例，你🌈会发现PyTorch是多么有效和有趣，并掌握在生产中部署PyTorch模型的技能。

适读人群：

本书适用于那些已成为或打算成为深度学习实践者以及想了解 PyTorch 的开发人员。

内容简介：

第 1 部分中， 我们在 PyTorch 的使用上迈出第一步，了解 PyTorch 项目并开始掌握构建自己的项目所需要的基本技能。我们将介绍 PyTorch API 和一些 PyTorch 库背后的特性，并训练一个初始的分类模型。

在第 2 部分中， 每一章都会让我们更接近一个全面的肺癌自动检测解决方案。我们将把这个难题作为动机来演示解决诸如肺癌筛查的大规模问题所需的实际方法。这是一个专注于数据清洗工程、故障排除和问题求解的大型项目。

第 3 部分为第 15 章，主要介绍部署相关内容，概述如何将 PyTorch 模型部署到简单的 Web服务中，或将它们嵌入 C++程序中，抑或将它们发布到移动电话上。

本书涵盖基础知识，但重点是熟练使用 PyTorch 库，鼓励有兴趣的读者通过阅读本书建立对深度学习的直观理解。

这本大模型《PyTorch深度学习实战》已经上传CSDN，还有完整版的大模型 AI 学习资料，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

PDF书籍： 完整版本链接获取

👉[CSDN大礼包🎁：《PyTorch深度学习实战》免费分享（安全链接，放心点击）]👈