成都科技网站建设电,网络工程师报考入口,东莞常平做网站公司,营销公司网络检索第4周#xff1a;综合应用和实战项目 Day 28-30: 学习资源和社区参与 在这个阶段#xff0c;我们将探索更多的学习资源并鼓励参与PyTorch和TensorFlow的社区#xff0c;以进一步提升技术和融入开发者社群。
学习资源#xff1a;
论文#xff1a;阅读最新的机器学习和深度…第4周综合应用和实战项目 Day 28-30: 学习资源和社区参与 在这个阶段我们将探索更多的学习资源并鼓励参与PyTorch和TensorFlow的社区以进一步提升技术和融入开发者社群。
学习资源
论文阅读最新的机器学习和深度学习论文了解领域的最新进展。推荐资源包括arXiv、Google Scholar。 博客和教程关注行业知名博客和教程如Towards Data Science, Medium, PyTorch官方博客, TensorFlow官方博客。 在线课程参加课程和专项课程如Coursera、Udacity、edX上的相关课程。 社区参与
PyTorch社区 加入PyTorch论坛参与讨论。 在GitHub上贡献代码或参与问题解答。 关注PyTorch的官方社交媒体如Twitter、LinkedIn。 TensorFlow社区 参与TensorFlow论坛和Stack Overflow的讨论。 在GitHub上贡献代码或问题解答。 关注TensorFlow的官方社交媒体获取最新信息。
习题 资源探索选取一篇最近的关于PyTorch或TensorFlow的研究论文总结其主要贡献。 社区参与在PyTorch或TensorFlow的官方论坛上找到一个问题尝试提供解决方案。 博客撰写写一篇博客介绍您在这个30天学习过程中的经验和学到的知识。 代码示例 PyTorch: 社区贡献示例 python Copy code
这是一个PyTorch的示例代码解决一个常见问题如何在PyTorch中实现自定义损失函数
import torch import torch.nn as nn
class CustomLoss(nn.Module): def init(self): super(CustomLoss, self).init()
def forward(self, outputs, targets):loss torch.mean((outputs - targets) ** 2)return loss示例使用
outputs torch.randn(5, 2, requires_gradTrue) targets torch.randn(5, 2) loss_function CustomLoss() loss loss_function(outputs, targets) loss.backward()
这段代码可以作为在PyTorch社区论坛或GitHub上回答相关问题的示例
TensorFlow: 社区贡献示例 python Copy code
TensorFlow的示例代码展示如何使用tf.data.Dataset来高效加载数据
import tensorflow as tf
def preprocess_data(x, y): x tf.cast(x, tf.float32) / 255.0 y tf.cast(y, tf.int64) return x, y
加载MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) tf.keras.datasets.mnist.load_data()
使用tf.data来创建数据管道
train_dataset tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)) train_dataset train_dataset.map(preprocess_data).batch(32).shuffle(10000)
