PyTorch深度学习实战
本文系统介绍了PyTorch在深度学习各领域的应用，涵盖神经网络基础、CNN、Transformers等核心模型，以及自编码器、生成模型、图神经网络等前沿技术。通过13个实验模块，详细讲解从数据预处理到模型优化的全过程，包括经典架构实现、注意力机制、自监督学习等关键技术，并结合PyTorch Lightning和昇腾平台进行实践演示，为深度学习实践提供全面指导。
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本学习路径通过一系列实验和理论课程，深入讲解了PyTorch在神经网络、卷积网络、自编码器、生成模型、Transformers、Vision Transformers以及元学习等多个领域的应用与实现。
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