MXNet 深度学习实战 (7):全面认识 MXNet 1.2.2

阅读数:1 2019 年 12 月 28 日 22:57

MXNet深度学习实战(7):全面认识MXNet 1.2.2

(PyTorch)

内容简介
本书分为四大部分:
第一部分为准备篇(第 1~2 章),简单介绍深度学习相关的基础背景知识、深度学习框架 MXNet 的发展过程和优缺点,同时介绍基础开发环境的构建和 docker 的使用,帮助读者构建必要的基础知识背景。
第二部分为基础篇(第 3~7 章),介绍 MXNet 的几个主要模块,介绍 MXNet 的数据读取、数据增强操作,同时介绍了常用网络层的含义及使用方法、常见网络结构的设计思想,以及介绍模型训练相关的参数配置。
第三部分为实战篇(第 8~10 章),以图像分类、目标检测和图像分割这三个常用领域为例介绍如何通过 MXNet 实现算法训练和模型测试,同时还将结合 MXNet 的接口详细介绍算法细节内容。
第四部分为扩展篇(第 11~12 章),主要介绍 Gluon 和 GluonCV。Gluon 接口是 MXNet 推出的用于动态构建网络结构的重要接口,GluonCV 则是一个专门为计算机视觉任务服务的深度学习库。

PyTorch 是 Facebook 官方维护的深度学习框架之一,是基于原有的 Torch 框架推出的 Python 接口。PyTorch 的官方文档地址: https://github.com/pytorch ,GitHub 地址: https://github.com/pytorch

Torch 是一种深度学习框架,其主要采用 Lua 语言,与主流的 Python 语言相比,学习 Lua 语言需要一定的成本,因此为了更加便于用户使用,基于 Torch 开发出了 Python 接口并不断优化,从而诞生了 PyTorch。PyTorch 采用的是命令式编程,搭建网络结构和调试代码非常方便,因此其很适合用于学术界研究试错,相信用过 PyTorch 的同学都会为该框架的灵活性所吸引。

PyTorch 于 2017 年年初开源,虽然比其他大部分深度学习框架开源时间要晚,但快速发展的 PyTorch 目前拥有较为完善的接口和文档,在众多深度学习框架中已经是出类拔萃、深受追捧。

MXNet深度学习实战(7):全面认识MXNet 1.2.2

购书地址 https://item.jd.com/12620056.html?dist=jd

评论

发布