zergtant/pytorch-handbook
Fork: 5409 Star: 20471 (更新于 2024-12-20 04:55:03)
license: 暂无
Language: Jupyter Notebook .
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
PyTorch 中文手册（pytorch handbook）
书籍介绍
这是一本开源的书籍，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。
由于本人水平有限，在写此教程的时候参考了一些网上的资料，在这里对他们表示敬意，我会在每个引用中附上原文地址，方便大家参考。
深度学习的技术在飞速的发展，同时PyTorch也在不断更新，且本人会逐步完善相关内容。
版本说明
由于PyTorch版本更迭，教程的版本会与PyTorch版本，保持一致。
pytorch大版本更新的主要变动总结 当前版本 1.11
在线版本和PDF
国内的镜像，速度很快，不会被墙：https://www.pytorch.wiki/
PDF文件目前还没有找到好的生成方法，有熟悉这方面的朋友可以联系我，感激不尽
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说明
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修改错别字请直接提issue或PR
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PR时请注意版本
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有问题也请直接提issue
感谢
目录
第一章：PyTorch 入门
第二章 基础
第一节 PyTorch 基础
第二节 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
第五节 循环神经网络
第三章 实践
第一节 logistic回归二元分类
第二节 CNN:MNIST数据集手写数字识别
第三节 RNN实例：通过Sin预测Cos
第四章 提高
第一节 Fine-tuning
第二节 可视化
第三节 Fast.ai
第四节 训练的一些技巧
第五节 多GPU并行训练
补充翻译文章：在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练
在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练
第五章 应用
第一节 Kaggle介绍
第二节 结构化数据
第三节 计算机视觉
第四节 自然语言处理
第五节 协同过滤
第六章 资源
第七章 附录
transforms的常用操作总结
pytorch的损失函数总结
pytorch的优化器总结
Script
script目录是我写的将ipynb转换成在线的版本和pdf文件的脚本，因为还在测试阶段，所以有什么问题请大家提出
License
最近版本更新:(数据更新于 2024-09-12 12:25:01)
主题(topics):
deep-learning, machine-learning, neural-network, pytorch, pytorch-handbook, pytorch-tutorials
zergtant/pytorch-handbook同语言 Jupyter Notebook最近更新仓库
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