图 书 馆《深度学习框架PyTorch》
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2022-06-06，中国科学技术大学图书馆，2022年06月 排名第 77 名
2022-03-28，中国科学技术大学图书馆，2022年03月 排名第 28 名
2021-12-27，同济大学图书馆，2021年12月 排名第 25 名
2021-12-01，中国科学技术大学图书馆，2021年12月 排名第 89 名
2021-11-15，湖南大学图书馆，2021年11月 排名第 32 名
2021-05-27，同济大学图书馆，2021年05月 排名第 33 名
2021-05-21，南昌大学图书馆，2021年05月 排名第 98 名
2021-05-07，合肥工业大学图书馆，2021年05月 排名第 84 名
2020-12-20，西安科技大学图书馆，2020年12月 排名第 60 名
2020-12-15，大连工业大学图书馆，2020年12月 排名第 95 名
2020-12-03，中国科学技术大学图书馆，2020年12月 排名第 67 名
2020-10-10，湖南大学图书馆，2020年10月 排名第 26 名
2020-09-29，中国地质大学（武）图书馆，2020年09月 排名第 94 名
2020-09-22，杭州电子科技大学图书馆，2020年09月 排名第 55 名
2020-07-08，西安工业大学图书馆，2020年07月 排名第 20 名
2020-05-06，南京信息工程大学图书馆，2020年05月 排名第 15 名
2019-12-06，湖南大学图书馆，2019年12月 排名第 39 名
2019-06-10，合肥工业大学图书馆，2019年06月 排名第 93 名
2019-03-27，合肥工业大学图书馆，2019年03月 排名第 82 名
2019-01-14，合肥工业大学图书馆，2019年01月 排名第 91 名
2018-11-13，合肥工业大学图书馆，2018年11月 排名第 81 名
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简介与推荐
【内容简介】本书主要分为10部分内容。第1章：PyTorch概述，第2章：PyTorch快速，第3章：PyTorch核对象：Tenosr和Variable，第4章：PyTorch神经络具箱，第5章：PyTorch常具模块，第6章：PyTor...ch实战指南，第7章：Example之ImageNet，第8章：Example之GAN，第9章：Example之强化学习，第10章：总结与展望。
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