基于Pytorch Lightning的深度学习

作者简介

库纳尔 · 萨 瓦 卡 （ Ｋｕｎａｌ Ｓａｗａｒｋａｒ ） 是 一 位 首 席 数 据 科 学 家 和 人 工 智 能 （ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ， ＡＩ） 思想的先驱人物。 他目前领导全球合作伙伴生态系统， 旨在开发创新性的人工智 能产品。 他是咨询委员会成员和天使投资人。 他拥有哈佛大学的硕士学位， 主修应用统计学。 他一 直致力于应用机器学习 ［特别是深度学习 （ Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ， ＤＬ） ］ 来解决行业中以前悬而未决的 问题。 他在该领域拥有 ２０ 多项专利， 并撰写了大量的相关论文。 他是人工智能产品研发实验室的主 要负责人。 迪拉杰·阿雷姆塞蒂 （Ｄｈｅｅｒａｊ Ａｒｒｅｍｓｅｔｔｙ） 在数据科学和架构设计以及将概念转化为可行的 业务解决方案， 乃至为全球公司实施前沿技术解决方案等诸多方面拥有多年的行业经验。 在利用大 数据、 深度学习和实时体系结构来构建高度可扩展的端到端数据科学平台和技术方面， 其能力受到 广泛的认可。 审稿人 阿迪蒂亚·奥克 （Ａｄｉｔｙａ Ｏｋｅ） 是一名软件工程师和深度学习实践者。 他拥有计算机科学的本 科学位。 他是 Ｔｏｒｃｈｖｉｓｉｏｎ 和 Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ Ｂｏｌｔｓ 图书馆的撰稿人。 他在计算机视觉和自动驾驶汽车方面 具有丰富的经验。 她一直参与机器学习领域的相关项目。 她具有自然语言处理和计算机视觉， 特别是神经 网络方面的研究经验。 她还从事地球科学领域的研究工作， 并结合机器学习开展了多个地球科学的 项目研发。 她曾在美国国家航空航天局 （ ＮＡＳＡ） 从事数据处理和火灾项目的研究和分析， 对混合 高度进行相关的计算， 并在康卡斯特 （Ｃｏｍｃａｓｔ） 从事优化机器学习模型的相关工作。

内容简介

1. 提供基于PyTorch Lightning的深度学习模型实践方法，让读者能够快速上手实践。 2、适用于对深度学习感兴趣但不知道从何处开始学习的读者，帮助他们快速入门并构建自己的模型。3、强调灵活性，读者可以根据特定需求对模型进行扩展和定制。 4、涵盖了时间序列、生成式模型、半监督学习等多个应用领域，使读者可以探索不同的深度学习任务。 5、提供模型部署和评估的指导，帮助读者将模型应用于实际场景并进行性能评估。 6、讨论了规模化和管理训练的方法，帮助读者处理大规模数据和复杂模型的训练过程。 7、强调深度学习在各行各业的重要作用，使读者了解深度学习在不同领域的应用。 8、使用PyTorch作为基础框架，提供了广泛的资源和社区支持，使读者能够更好地探索和应用深度学习技术。 9、通过案例的方式展示实际应用，帮助读者理解如何将PyTorch Lightning模型应用于实际问题，并获得实践经验。