Awesome-PyTorch-Chinese: 史上最全的PyTorch中文学习资源汇总

Ray

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PyTorch中文学习资源大全

PyTorch作为当前最流行的深度学习框架之一,拥有大量的学习资源。本文整理了目前最全面的PyTorch中文学习资源,包括官方文档、视频教程、实战项目、论文实现和书籍推荐等,旨在为PyTorch学习者提供一站式的学习指南。

PyTorch学习教程与手册

  1. PyTorch官方中文文档 - 详细介绍了PyTorch的各个函数,可作为速查手册。

  2. 简单易上手的PyTorch中文教程 - 从PyTorch基础到神经网络构建,适合新手入门。

  3. 开源PyTorch handbook - 开源书籍,帮助读者快速掌握PyTorch。

  4. 偏算法实战的PyTorch教程 - GitHub上star较高的PyTorch代码教程。

PyTorch视频教程

  1. B站PyTorch视频教程 - 深入浅出的PyTorch入门视频。

  2. 莫烦PyTorch教程 - 知名AI博主莫烦的PyTorch系列视频。

  3. 101学院PyTorch课程 - 覆盖知识点广泛的PyTorch视频课程。

NLP & PyTorch实战

  1. Pytorch text - 用于NLP的文本预处理工具库。

  2. BERT NER - 基于BERT的命名实体识别PyTorch实现。

  3. OpenNMT-py - 开源神经机器翻译系统的PyTorch实现。

CV & PyTorch实战

  1. pytorch vision - PyTorch官方的计算机视觉工具库。

  2. TorchCV - 基于PyTorch的计算机视觉深度学习框架。

  3. Face-alignment - 2D和3D人脸对齐的PyTorch实现。

PyTorch论文实现

  1. PyTorch-value-iteration-networks - 价值迭代网络的PyTorch实现。

  2. Pyscatwave - 散射网络的PyTorch实现。

  3. Pytorch_NEG_loss - Negative Sampling Loss的PyTorch实现。

PyTorch书籍推荐

  1. 《深度学习入门之PyTorch》 - 适合新手入门的PyTorch书籍。

  2. 《深度学习框架PyTorch入门与实践》 - 理论与实战结合的PyTorch教程。

  3. 《PyTorch机器学习从入门到实战》 - 全面的PyTorch入门实战指南。

本文汇总了目前最全面的PyTorch中文学习资源,涵盖了从入门到进阶的各个方面。无论你是PyTorch新手还是有一定基础的开发者,相信都能在这里找到适合自己的学习资料。希望这份资源清单能够帮助更多人快速掌握PyTorch,在人工智能领域有所建树。

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本项目提供涵盖fastai和PyTorch的深度学习教程,适合初学者与进阶用户。可通过Google Colab在线运行,无需本地配置Python环境。项目还包括MOOC课程及相关书籍,系统化帮助用户学习深度学习技术。

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pytorch-handbook

本开源书籍为使用PyTorch进行深度学习开发的用户提供系统化的入门指南。教程内容覆盖了从环境搭建到高级应用的各个方面,包括PyTorch基础、深度学习数学原理、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等,还包含实践案例与多GPU并行训练技巧。书籍持续更新,与PyTorch版本同步,适合所有深度学习研究者。

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fastai是一个深度学习库,提供高层组件以快速实现高性能结果,同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性,fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下,实现了高效的深度学习。支持多种安装方式,包括Google Colab和conda,适用于Windows和Linux。学习资源丰富,包括书籍、免费课程和详细文档。

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该项目提供详细文档和解释的简明PyTorch神经网络及算法实现,涵盖Transformer、GPT-NeoX、GAN、扩散模型等前沿领域,并每周更新新实现,帮助研究者和开发者高效理解深度学习算法。

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Keras 3 提供高效的模型开发,支持计算机视觉、自然语言处理等任务。选择最快的后端(如JAX),性能提升高达350%。无缝扩展,从本地到大规模集群,适合企业和初创团队。安装简单,支持GPU,兼容tf.keras代码,避免框架锁定。

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CLIP通过对比学习训练神经网络,结合图像和文本,实现自然语言指令预测。其在ImageNet零样本测试中的表现与ResNet50相当,无需使用原始标注数据。安装便捷,支持多种API,适用于零样本预测和线性探针评估,推动计算机视觉领域发展。

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allennlp

AllenNLP是一个基于PyTorch的Apache 2.0自然语言处理研究库,专注于开发先进的深度学习模型。该项目已进入维护模式,并将在2022年12月16日前继续修复问题和响应用户提问。推荐的替代项目包括AI2 Tango、allennlp-light、flair和torchmetrics,以帮助用户更好地管理实验和使用预训练模型。

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pix2pix

使用条件对抗网络实现图像到图像翻译,支持从建筑立面生成到日夜转换等多种任务。该项目能在小数据集上快速产生良好结果,并提供改进版的PyTorch实现。支持多种数据集和模型,并附有详细的安装、训练和测试指南。

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pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现,支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型,提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤,以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统,兼容最新的PyTorch版本,并提供Docker和Colab支持,便于快速上手。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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