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基于PyTorch的深度學(xué)習(xí)
·學(xué)習(xí)如何在生產(chǎn)環(huán)境部署深度學(xué)習(xí)模型。 ·研究多家領(lǐng)先公司的PyTorch用例。 ·學(xué)習(xí)如何對(duì)圖像應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)。 ·使用Wikipedia上訓(xùn)練的一個(gè)模型應(yīng)用前沿的NLP技術(shù)。 ·使用PyTorch的torchaudio庫(kù)用一個(gè)基于卷積的模型完成音頻分類。 ·使用TensorBoard和火焰圖調(diào)試PyTorch模型。 ·用Docker容器和Google Cloud上運(yùn)行的Kubernetes集群在生產(chǎn)環(huán)境中部署PyTorch應(yīng)用。
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