華為MindSpore深度學習框架應用開發實戰 李曉黎 9787115629852 【台灣高等教育出版社】

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書名:華為MindSpore深度學習框架應用開發實戰
ISBN:9787115629852
出版社:人民郵電
著編譯者:李曉黎
叢書名:華為ICT技術叢書
頁數:292
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1645234
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內容簡介

本書較為全面地介紹華為MindSpore深度學習框架的系統架構及其典型應用。 全書從運輯上分為3個部分。第一部分由第1章和第2章組成,介紹深度學習基礎、MindSpore概述。第二部分由第3∼8章組成,介紹MindSpore框架各子系統的使用方法,包括數據處理、MindSpore運算元、神經網路模型的開發、數據可視化組件MindInsight、推理和移動端AI框架MindSpore Lite。第三部分由第9章組成,介紹基於DCGAN的動浸頭像生成實例。 本書既可以作為深度學習相關方向學生的專業用書,又可以作為相關科研人員和開發人員的參考用書。

目錄

第1章 深度學習基礎
1 1 深度學習的基礎理論
1 1 1 人工智慧的發展歷程
1 1 2 深度學習是當前熱度最高的AI技術
1 1 3 深度學習技術的常用概念
1 1 4 深度學習的基本工作流程
1 2 深度學習框架
1 2 1 常用的深度學習框架
1 2 2 深度學習框架的對比與選擇
1 3 深度學習框架的執行模式
1 3 1 Eager模式和Graph模式的對比
1 3 2 計算圖的概念
1 4 華為雲AI平台ModelArts
1 4 1 功能概述
1 4 2 ModelArts平台對昇騰生態的支持
1 4 3 ModelArts開發工具
1 4 4 使用ModelArts平台的基本方法
第2章 MindSpore概述
2 1 總體架構
2 1 1 華為全棧全場景AI解決方案
2 1 2 MindSpore框架的總體架構
2 2 MindSpore庫和子系統
2 2 1 ModelZoo模型庫
2 2 2 Extend擴展庫
2 2 3 MindScience子系統
2 2 4 MindExpression子系統
2 2 5 MindCompiler子系統
2 2 6 MindRT子系統
2 2 7 MindData子系統
2 2 8 MindInsight子系統
2 2 9 MindAmour子系統
2 3 搭建MindSpore環境
2 3 1 準備基礎運行環境
2 3 2 安裝MindSpore框架
2 3 3 MindSpore社區
2 4 Python模塊編程
2 4 1 Python模塊編程基礎
2 4 2 常用的Python數據科學開發包
2 4 3 MindSpore Python API的常用模塊
2 5 MindSpore編程基礎
2 5 1 MindSpore的開發流程
2 5 2 配置MindSpore的運行信息
2 5 3 數據類型(DataType)
2 5 4 張量(Tensor)
2 5 5 數據集(Dataset)
2 5 6 運算元(Operation)
2 5 7 神經網路基本單元(Cell)
2 5 8 模型(Model)
第3章 數據處理
3 1 背景知識
3 1 1 深度學習中的數據處理
3 1 2 MindSpore的數據處理流程
3 2 數據集載入
3 2 1 載入常用圖像數據集
3 2 2 載入常用文本數據集
3 2 3 數據採樣
3 2 4 生成和使用自定義數據集
3 3 通用數據處理
3 3 1 數據混洗
3 3 2 實現數據映射操作
3 3 3 對數據集進行分批
3 3 4 對數據集進行重複處理
3 3 5 對數據集進行拼接處理
3 3 6 Tensor對象的轉置處理
3 4 文本數據處理
3 4 1 文本數據增強技術概述
3 4 2 構造和使用詞彙表
3 4 3 文本分詞技術
3 5 圖像處理與增強
3 5 1 使用Matplotlib顯示圖像
3 5 2 圖像裁剪
3 5 3 圖像翻轉
3 5 4 圖像縮放
3 5 5 圖像反相
3 5 6 圖像格式的轉換
3 5 7 圖像數據類型的轉換
3 6 自定義數據集MindRecord
3 6 1 將數據存儲為MindRecord數據集
3 6 2 載入MindRecord數據集
3 7 優化數據處理
3 7 1 數據載入性能優化
3 7 2 數據增強性能優化
3 8 ModelArts數據處理
3 8 1 創建數據集
3 8 2 數據增強
第4章 MindSpore運算元
4 1 深度學習的常用演算法
4 1 1 激活函數
4 1 2 損失函數
4 1 3 優化器(optimizer)
4 1 4 歸一化(normalization)
4 2 常用的激活函數運算元
4 2 1 ReLU函數相關運算元
4 2 2 Sigmoid函數相關運算元
4 2 3 Tanh函數相關運算元
4 2 4 Leaky ReLU函數相關運算元
4 2 5 ELU函數相關運算元
4 3 常用的損失函數運算元
4 3 1 MSE損失函數相關運算元
4 3 2 L1損失函數相關運算元
4 3 3 SmoothL1損失函數相關運算元
4 3 4 交叉熵損失函數相關運算元
4 3 5 KLDiv損失函數相關運算元
4 3 6 NLL損失函數相關運算元
4 3 7 SoftMargin損失函數相關運算元
4 4 常用的優化器和學習率相關運算元
4 4 1 常用的優化器運算元
4 4 2 學習率相關運算元
4 5 常用的歸一化運算元
4 5 1 BN演算法相關運算元
4 5 2 LN演算法相關運算元
4 5 3 IN演算法相關運算元
4 5 4 GN演算法相關運算元
4 5 5 LRN演算法相關運算元
第5章 神經網路模型開發
5 1 神經網路模型基礎
5 1 1 搭建神經網路的流程
5 1 2 CNN的工作原理
5 1 3 CNN的經典模型
5 2 MindSpore搭建神經網路
5 2 1 在MindSpore框架中搭建神經網路的流程
5 2 2 定義神經網路類
5 2 3 在神經網路中定義隱層
5 2 4 自動微分
5 2 5 設置超參初始值
5 2 6 設置損失函數和優化器
5 3 模型訓練
5 3 1 創建模型對象
5 3 2 訓練模型
5 3 3 保存模型
5 4 基於LeNet-5模型的手寫數字識別實例
5 4 1 搭建環境
5 4 2 訓練模型
5 4 3 LeNet-5模型的源代碼解析
5 5 通過ModelArts雲平台在線訓練模型
5 5 1 本節案例的流程
5 5 2 準備訓練數據
5 5 3 訂閱演算法
5 5 4
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