PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》

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向AI转型的程序员都关注了这个号???

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PyTorch 中文手册(pytorch handbook)

pytorch handbook是一本开源的书籍,目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门,其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行,代码可完全兼容pytorch 1.3 版本。

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目录

第一章:PyTorch 入门

  1. PyTorch 简介

  2. PyTorch 环境搭建

  3. PyTorch 深度学习:60分钟快速入门(官方)

  • 张量

  • Autograd:自动求导

  • 神经网络

  • 训练一个分类器

  • 选读:数据并行处理(多GPU)

相关资源介绍

第二章 基础

第一节 PyTorch 基础

  1. 张量

  2. 自动求导

  3. 神经网络包nn和优化器optm

  4. 数据的加载和预处理

第二节 深度学习基础及数学原理

深度学习基础及数学原理

第三节 神经网络简介

神经网络简介 注:本章在本地使用微软的Edge打开会崩溃,请使Chrome Firefox打开查看

第四节 卷积神经网络

卷积神经网络

第五节 循环神经网络

循环神经网络

第三章 实践

第一节 logistic回归二元分类

logistic回归二元分类

第二节 CNN:MNIST数据集手写数字识别

CNN:MNIST数据集手写数字识别

第三节 RNN实例:通过Sin预测Cos

RNN实例:通过Sin预测Cos

第四章 提高

第一节 Fine-tuning

Fine-tuning

第二节 可视化

visdom

tensorboardx

可视化理解卷积神经网络

第三节 Fast.ai

Fast.ai

第四节 训练的一些技巧

第五节 多GPU并行训练

多GPU并行计算

第五章 应用

第一节 Kaggle介绍

Kaggle介绍

第二节 结构化数据

第三节 计算机视觉

Fashion MNIST 图像分类

第四节 自然语言处理

第五节 协同过滤

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