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pytorch書推薦的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
pytorch書推薦的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇 和李金洪的 全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
樹德科技大學 資訊管理系碩士班 胡舉軍所指導 曾品嘉的 AI 深度學習影像辨識之應用 （2021），提出pytorch書推薦關鍵因素是什麼，來自於AI、人工智慧、影像辨識、Python、YOLOv5。
而第二篇論文明志科技大學 電子工程系碩士班 林義楠所指導 王建智的 搭載於邊緣運算平台上的口罩即時影像辨識系統 （2021），提出因為有 邊緣運算、影像辨識、YOLOv5、派翠網路的重點而找出了 pytorch書推薦的解答。
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決pytorch書推薦 的問題，作者李金洪 這樣論述：
熟悉基礎，精通實戰。 接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家
耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 ～GNN 最強實戰參考書～ ●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 ●高級NLP模型訓練及微調、BE
RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy ●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 ●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 ●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer
AI 深度學習影像辨識之應用
為了解決pytorch書推薦 的問題，作者曾品嘉 這樣論述：
隨著資訊科技的發展，近年來人工智慧 AI（Artificial Intelligence）技術已漸漸融入生活當中，各大科技公司也積極投入此領域的研發。人工智慧中發展最快的領域是機器學習，近幾年又因為技術與演算法的進步，再度發展出「深度學習」這個領域，深度學習是利用多層次的人工神經網路來進行數據學習，透過類神經網路，只要將資料輸入類神經網路，深度學習便能自行抽出特徵以進行分析辨識。本篇論文主要實驗深度學習技術在影像辨識上的應用，深度學習模型使用 YOLOv5，以辨識人與人之間的社交距離為例，社交距離定為一公尺，若距離小於一公尺，則將兩個人物的中心點顏色從綠色更改為紅色顯示，並在兩點之間以紅色線
段連結以標示哪些人之間的距離過近，並在人物上方呈現兩點之間的距離。
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
為了解決pytorch書推薦 的問題，作者李金洪 這樣論述：
深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。 圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。 〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖
型和文字等領域。 〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。 市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！ 〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/
L2、交叉熵、Softmax 等概念 〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 〇 利用 GNN 進行論文分類 本書特色 ～GNN 最強入門參考書～ ● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 ● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 ● 知識系統，逐層遞進 ● 內容貼近技術趨勢 ● 圖文結合，化繁為簡 ● 在基礎原理之上，注重通用規律
搭載於邊緣運算平台上的口罩即時影像辨識系統
為了解決pytorch書推薦 的問題，作者王建智 這樣論述：
由於COVID-19的流行，多數國家制定防疫規定，要求民眾在進出各個公共場所和搭乘大眾運輸前都務必佩帶口罩，但現今部分場所的出入口都是由人工的方式來檢查是否佩帶口罩，這種方式不但耗人力、耗時間且無法百分之百掌握每一位經過的民眾。因此，本論文研究一套邊緣運算平台上的口罩即時影像辨識系統，將傳統人工檢查的控管方式，改採用人工智慧來達成自動辨識控管的效果，為了達成此目的，本研究選擇Jetson Nano作為邊緣運算平台，而Jetson Nano是一款搭載人工智慧平台的嵌入式系統，可用於物件偵測和圖像分類等應用，並於邊緣運算平台上運行Ultralytics LLC公司所開發一款採用PyTorch框架
的YOLOv5模型，其具備速度快、準確度高和體積小之特色。模型訓練結果AP(平均精確率)達0.928、mAP(全部類別AP取平均值的平均精確率)達0.858、單一類別辨識平均約0.016秒、訓練模型檔案大小約3.8MB、辨識距離最遠約8公尺、辨識人臉轉動角度最大約90度。最後，藉由一種基於數學理論、圖形化特性的系統建模工具Petri Net對系統架構進行建模與驗證，確保系統具有健全的準確度和完整度。