PyTorch是一个深度学习框架，它提供了种种器械和效用来构建、训练和安排深度学习模子。相比其他深度学习框架，比如TensorFlow，PyTorch特别加倍易于操纵和矫健。
在PyTorch中，咱们可以操纵张量（tensor）方向来存储和操纵数据。这些张量方向非凡相仿于NumPy数组，但是PyTorch的张量赞成GPU加快和主动求导效用，这使得咱们可以更快地举办运算和优化模子。
除此之外，PyTorch还提供了一些内置的神经网络层和亏损函数，以及预训练模子的接口。这些器械和效用使得咱们可以轻松地构建和训练深度学习模子，而不需求重新开始编写全数的代码。
第1章 课程导学
第2章 课程内容全体计划
第3章 PyTorch项目热身理论
第4章 PyTorch根基知识必备-张量
第5章 PyTorch如那儿那边置真实数据
第6章 神经网络理念处分温度计转换
第7章 操纵神经网络区分小鸟和飞机图像
第8章 项目实战一：明白业务与数据
第9章 项目实战二：模子训练与优化
第10章 项目实战三：实现端到真个模子预测
第11章 课程总结与口试题目
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