{"repo":"datawhalechina/thorough-pytorch","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch","clone":"git clone https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch.git","description":"PyTorch入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/","language":"Jupyter Notebook","stars":3749,"topics":["deep-learning","machine-learning","python","pytorch"],"license":null,"category":"machine-learning","readme_excerpt":"深入浅出PyTorch [!IMPORTANT] 在线阅读地址 配套视频教程 智海（国家级AI科教平台） 请注意：在线文档更新落后于主仓库更新，建议看source文件夹下的markdown文件 一、项目初衷 PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。 考虑到PyTorch的学习兼具理论储备和动手训练，两手都要抓两手都要硬的特点，我们开发了《深入浅出PyTorch》课程，期望以组队学习的形式，帮助大家从入门到熟练掌握PyTorch工具，进而实现自己的深度学习算法。 我们的愿景是：通过组队学习，大家能够掌握由浅入深地PyTorch的基本知识和内容，经过自己的动手实践加深操作的熟练度。同时通过项目实战，充分锻炼编程能力，掌握PyTorch进行深度学习的基本流程，提升解决实际问题的能力。 学习的先修要求是，会使用Python编程，了解包括神经网络在内的机器学习算法，勤于动手实践。 《深入浅出PyTorch》是一个系列，一共有三个部分。已经上线的是本系列的第一、二部分，后续会不断更新《深入浅出PyTorch》（下），给出更贴合实际应用的实战案例。 二、内容简介 - 第零章：前置知识（选学） - 人工智能简史 - 相关评价指标 - 常用包的学习 - Jupyter相关操作 - 第一章：PyTorch的简介和安装 - PyTorch简介 - PyTorch的安装 - PyTorch相关资源简介 - 第二章：PyTorch基础知识 - 张量及其运算 - 自动求导简介 - 并行计算、CUDA和cuDNN简介 - 第三章：PyTorch的主要组成模块 - 思考：完成一套深度学习流程需要哪些关键环节 - 基本配置 - 数据读入 - 模型构建 - 损失函数 - 优化器 - 训练和评估 - 可视化 - 第四章：PyTorch基础实战 - 基础实战——Fashion-MNIST时装分类 - 基础实战——果蔬分类实战（notebook） - 第五章：PyTorch模型定义 - 模型定义方式 - 利用模型块快速搭建复杂网络 - 模型修改 - 模型保存与读取 - 第六章：PyTorch进阶训练技巧 - 自定义损失函数 - 动态调整学习率 - 模型微调-torchvision - 模型微调-timm - 半精度训练 - 数据扩充 - 超参数的修改及保存 - PyTorch模型定义与进阶训练技巧 - 第七章：PyTorch可视化 - 可视化网络结构 - 可视化CNN卷积层 - 使用TensorBoard可视化训练过程 - 使用wandb可视化训练过程 - 使用SwanLab可视化训练过程 - 第八章：PyTorch生态简介 - 简介 - 图像—torchvision - 视频—PyTorchVideo - 文本—torchtext - 音频-torchaudio - 第九章：模型部署 - 使用ONNX进行部署并推理 - 第十章：常见网络代码的解读(推进中) - 计算机视觉 - 图像分类 - ResNet源码解读 - Swin Transformer源码解读 - Vision Transformer源码解读 - RNN源码解读 - LSTM源码解读及其实战 - 目标检测 - YOLO系列解读（与MMYOLO合作） - 图像分割 - 自然语言处理 - RNN源码解读 - 音频处理 - 视频处理 - 其他 - 三、人员安排 成员  个人简介 个人主页 -------------","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/datawhalechina","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/datawhalechina/thorough-pytorch/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}