没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
资源推荐
资源详情
资源评论
vx:fortimes919 更多资源
PyTorch
Recipes
A Problem-Solution Approach
—
Pradeepta Mishra
vx:fortimes919 更多资源
PyTorch Recipes
A Problem-Solution Approach
Pradeepta Mishra
vx:fortimes919 更多资源
PyTorch Recipes
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-4257-5 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-4258-2
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4258-2
Library of Congress Control Number: 2018968538
Copyright © 2019 by Pradeepta Mishra
is work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole
or part of the material is concerned, specically the rights of translation, reprinting, reuse of
illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microlms or in any other physical
way, and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer
software, or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed.
Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a
trademark symbol with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the
names, logos, and images only in an editorial fashion and to the benet of the trademark
owner, with no intention of infringement of the trademark.
e use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms,
even if they are not identied as such, is not to be taken as an expression of opinion as to
whether or not they are subject to proprietary rights.
While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the
date of publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any
legal responsibility for any errors or omissions that may be made. e publisher makes no
warranty, express or implied, with respect to the material contained herein.
Managing Director, Apress Media LLC: Welmoed Spahr
Acquisitions Editor: Nikhil Karkal
Development Editor: Matthew Moodie
Coordinating Editor: Divya Modi
Cover designed by eStudioCalamar
Cover image designed by Freepik (www.freepik.com)
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media NewYork,
233 Spring Street, 6th Floor, NewYork, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201)
348-4505, e-mail orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress
Media, LLC is a California LLC and the sole member (owner) is Springer Science + Business
Media Finance Inc (SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc is a Delaware corporation.
For information on translations, please e-mail rights@apress.com, or visit http://www.
apress.com/rights-permissions.
Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook
versions and licenses are also available for most titles. For more information, reference our
Print and eBook Bulk Sales web page at http://www.apress.com/bulk-sales.
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is
available to readers on GitHub via the book’s product page, located at www.apress.com/
978-1-4842-4257-5. For more detailed information, please visit http://www.apress.com/
source-code.
Printed on acid-free paper
PradeeptaMishra
Bangalore, Karnataka, India
vx:fortimes919 更多资源
I would like to dedicate this book to my dear parents,
my lovely wife, Prajna, and my daughter, Priyanshi (Aarya).
is work would not have been possible without
their inspiration, support, and encouragement.
vx:fortimes919 更多资源
v
Table of Contents
Chapter 1: Introduction to PyTorch, Tensors, and
Tensor Operations ���������������������������������������������������������������������������������1
What Is PyTorch? ���������������������������������������������������������������������������������������������������6
PyTorch Installation ����������������������������������������������������������������������������������������������� 7
Recipe 1-1� Using Tensors ������������������������������������������������������������������������������������9
Problem �����������������������������������������������������������������������������������������������������������9
Solution ���������������������������������������������������������������������������������������������������������10
How It Works �������������������������������������������������������������������������������������������������10
Conclusion ����������������������������������������������������������������������������������������������������������27
Chapter 2: Probability Distributions Using PyTorch����������������������������29
Recipe 2-1� Sampling Tensors ����������������������������������������������������������������������������30
Problem ���������������������������������������������������������������������������������������������������������30
Solution ���������������������������������������������������������������������������������������������������������30
How It Works �������������������������������������������������������������������������������������������������30
Recipe 2-2� Variable Tensors �������������������������������������������������������������������������������33
Problem ���������������������������������������������������������������������������������������������������������33
Solution ���������������������������������������������������������������������������������������������������������34
How It Works �������������������������������������������������������������������������������������������������35
About the Author �������������������������������������������������������������������������������xiii
About the Technical Reviewer ������������������������������������������������������������xv
Acknowledgments ����������������������������������������������������������������������������xvii
Introduction ���������������������������������������������������������������������������������������xix
剩余197页未读,继续阅读
资源评论
- mzg123456782020-04-10不错的分享,学习中
- windmissing2020-06-02pytorch的讲解非常实用,很有帮助
qq_19680209
- 粉丝: 1
- 资源: 1
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 【创新无忧】基于龙格库塔优化算法RUN优化广义神经网络GRNN实现数据回归预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于龙格库塔优化算法RUN优化广义神经网络GRNN实现光伏预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于龙格库塔优化算法RUN优化相关向量机RVM实现北半球光伏数据预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于龙格库塔优化算法RUN优化极限学习机ELM实现乳腺肿瘤诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于龙格库塔优化算法RUN优化极限学习机KELM实现故障诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化广义神经网络GRNN实现电机故障诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化广义神经网络GRNN实现光伏预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于龙格库塔优化算法RUN优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化极限学习机KELM实现故障诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化广义神经网络GRNN实现数据回归预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化极限学习机ELM实现乳腺肿瘤诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化相关向量机RVM实现北半球光伏数据预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于能量谷优化算法EVO优化广义神经网络GRNN实现电机故障诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于能量谷优化算法EVO优化极限学习机ELM实现乳腺肿瘤诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于能量谷优化算法EVO优化广义神经网络GRNN实现光伏预测附matlab代码.rar
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功