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Dive-into-DL-PyTorch

PyTorch实现与教程

项目将《动手学深度学习》原书的MXNet代码实现改为PyTorch,适合对深度学习感兴趣并希望使用PyTorch的用户。无需深度学习或机器学习背景,只需基础数学和编程知识。项目包含Jupyter Notebook代码和Markdown文档,通过Docsify部署,方便在线或本地浏览和运行。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
DeepLearningProject - 全面教程涵盖数据集创建与深度学习
GithubHarvard UniversityPyTorchPython开源项目机器学习深度学习
本教程详细介绍了从创建自定义数据集到应用传统和深度学习算法的完整机器学习管道。基于哈佛大学高级数据科学课程项目,内容更新为PyTorch版本,适合希望深入理解和实践机器学习的用户。
eat_pytorch_in_20_days - 20天掌握Pytorch的核心技能
GithubKerasPytorchTensorFlow开源项目机器学习深度学习
本书帮助读者在20天内系统性地掌握Pytorch,从基础到进阶,涵盖核心概念与实际应用。内容基于Pytorch官方文档,优化了结构和范例,提升了用户友好度。适合有一定基础的学习者,提供每日学习计划和实用代码,并附有资源获取方式。欢迎对Pytorch感兴趣的读者前来学习和讨论,获取全面的深度学习指南。
fastbook - fastai与PyTorch的深度学习教程
GithubGoogle ColabMOOCPyTorchfastai开源项目深度学习
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。
pytorch-doc-zh - PyTorch深度学习库中文文档与教程,支持GPU和CPU优化
GPUGithubPyTorchtensor库中文文档开源项目深度学习
提供最新的PyTorch中文文档与教程,涵盖深度学习和张量优化,支持GPU和CPU。包括2.0版本中文翻译、最新英文教程和文档,以及丰富的学习资源和社区支持,适合希望深入了解和使用PyTorch的中文用户。
d2l-pytorch-slides - 基于PyTorch的深度学习教程幻灯片集 涵盖基础到高级主题
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络笔记本幻灯片计算机视觉
此项目包含一系列深度学习教程幻灯片,基于PyTorch框架。内容涵盖线性代数、卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制等主题,从基础到高级逐步深入。幻灯片采用Jupyter Notebook格式,便于交互式学习和实践。资源适合系统学习深度学习知识的学习者和研究人员。
dive-into-llms - 大语言模型实践教程
GithubLLM人工智能大模型开源项目教程编程实践
该项目提供一系列大语言模型实践教程,涵盖模型微调、部署、提示学习、知识编辑、水印技术等多个前沿主题。通过动手实践,学习者可快速掌握大模型技术,为相关课程和研究奠定基础。教程内容源自上海交通大学课程,适合AI爱好者和研究人员学习使用。
CV - 深度学习视频教程及笔记资源
GithubJupyter NotebookPytorch开源项目数据集深度学习视频讲解
本项目提供深度学习视频讲解及笔记资源,涵盖Pytorch、李沐、吴恩达等名师课程,并附有详细的数据集和实用工具。适合从事AI算法开发、图像处理及语音识别方向的求职者,并提供多家知名企业的内推机会,帮助自学者搭建交流平台,实现技术突破和职业发展。
Practical_DL - 秋季深度学习课程资源与实践指南,适用于学习者和开发者
Deep LearningGithubPyTorch开源项目深度学习神经网络课程
2023秋季深度学习课程,涵盖讲座和实践材料,可在本地或Google Colab完成作业。通过Telegram讨论问题,学习课程包括深度学习基础、技巧及卷积神经网络等,由资深导师提供材料,持续改进。
deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程
GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习
本教程介绍深度学习在图像处理中的应用,涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测,适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载,助力学习和研究。
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