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PyTorch深度学习指南 读者对象:本书适用于对深度学习感兴趣、并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员
本书主要介绍了梯度下降和PyTorch的Autograd;训练循环、数据加载器、小批量和优化器;二元分类器、交叉熵损失和不平衡数据集;决策边界、评估指标和数据可分离性等内容。
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