提示:《PyTorch核心与精华》发布于2021年,后于今年进行修订,改为实习生面试版,敬请注意!

1、当前大家存在的问题

现在很多AI专业的学生学的太浅,基础很差,难以达到企业用人的标准。举个简单的例子来说,梯度下降法这是个非常基础的知识点,虽然很多人都会,但是当面试官稍微延伸一下:请你说一下梯度上升法是怎么回事?面对这个问题,很多人往往抓耳挠腮则不知道怎么回答。再举一个例子,面试官会问:在深度网络模型中,如果想冻结某个网络层的参数,使它不参与训练,应该如何实现呢?面对这个问题,很多应聘者也回答不出来。其实,这是优化器(例如,Adam 优化器)的基本用法,并不难的。由此可见,很多人学习PyTorch学的太浅了,只是浮于表面,并没有学好PyTorch。针对这个情况,我编写了一本小册子《PyTorch核心与精华(实习生面试版)》,目的是想从面试题的角度带领大家一览PyTorch风采,让众多的AI学生快速地打牢深度学习的基础。

2、《PyTorch核心与精华》的特点

《PyTorch核心与精华(实习生面试版)》共收录了60个PyTorch核心知识点。当然,PyTorch的知识有很多,但是针对实习生则不需要全部掌握,我觉得掌握这60个就可以了。《PyTorch核心与精华(实习生面试版)》收录的都是核心和精华,类似这样的知识点:

(1)Tensor的内存布局相关的知识点。
(2)torch.stack()函数的使用
(3)Adam优化器与冻结网络参数的学习方式
(4)梯度装饰器的使用
(5)动态计算图与链式求导
(6)ReLu实现非线性功能的底层原理
(7)......

3、小册子定价

小册子最终定价将会是30元,目前处于免费中...

国内的科研环境太浮躁了,之所以免费,希望尽一点绵薄之力,让大家回归一下技术。

4、额外说明

虽然名字叫“实习生面试版”,但同样也适用于职场老鸟跳槽使用,毕竟这是一本专业的PyTorch面试书籍。其实很多职场老鸟久呆职场,早已变成了摸鱼怪、调参侠,早就把PyTorch的基础忘的一干二净了。趁着这本专业的PyTorch面试书籍,不妨重温基础,必将回味无穷。