作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)
1.簡(jiǎn)介
在過(guò)去幾年里，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域涌現(xiàn)了一大批高水平的模型，這些模型基于大量的數(shù)據(jù)和GPU計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)了炫酷的效果。這其中最具代表性的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN），其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以學(xué)習(xí)到圖像、視頻、文本等多種模態(tài)特征之間的復(fù)雜關(guān)系。 近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展催生了很多基于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用產(chǎn)品和服務(wù)，如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、搜索推薦系統(tǒng)等。由于深度學(xué)習(xí)框架的普及，越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者選擇用Python語(yǔ)言進(jìn)行深度學(xué)習(xí)研究、開(kāi)發(fā)，比如說(shuō)TensorFlow、Keras、PyTorch等。本文將介紹如何利用最強(qiáng)Python開(kāi)源庫(kù)PyTorch構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練模型，并通過(guò)TorchServe部署模型，從而實(shí)現(xiàn)模型的快速上線、高可用性以及方便的接口調(diào)用。相信通過(guò)本文，讀者能夠掌握PyTorch的相關(guān)知識(shí)，理解深度學(xué)習(xí)的核心理論和算法，并運(yùn)用Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)出自己的項(xiàng)目。
2.基本概念術(shù)語(yǔ)說(shuō)明
2.1 Pytorch
PyTorch是一個(gè)基于 Python 的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，提供高效的科學(xué)計(jì)算能力，同時(shí)它也支持動(dòng)態(tài)計(jì)算圖和定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它是目前最流行的深度學(xué)習(xí)框架之一。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-724803.html
2.2 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
深度學(xué)習(xí)是一個(gè)關(guān)于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)模型，特別關(guān)注于對(duì)非線性數(shù)據(jù)模式的建模。它是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，被用來(lái)識(shí)別和分類數(shù)據(jù)，并提取有效的特征。深度學(xué)習(xí)的基本要素包括：數(shù)據(jù)、特征、模型和損失函數(shù)。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-724803.html
2.3 Convolutional Neural Network (CNN)
到了這里，關(guān)于最強(qiáng)Python開(kāi)源庫(kù)PyTorch入門(mén)實(shí)戰(zhàn)(案例實(shí)戰(zhàn))+快速上手TorchServe的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
