PyTorch_Tutorial

PyTorch深度学习实践教程

PyTorch 深度学习模型训练教程代码实践 Github 开源项目

PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目，专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧，提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南，展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新，配有环境配置说明，适合深度学习研究者和实践者参考学习。

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介绍相关项目

graph-neural-network-course - 图神经网络教程，从基础架构到前沿技术

GithubPyTorch Geometric图分类图神经网络开源项目深度学习节点分类

这个项目是一个全面的图神经网络（GNN）教程，内容涵盖基础架构到最新技术。课程包含四个章节：GNN简介、图注意力网络、GraphSAGE和图同构网络，每章配有详细文章和实践代码。教程旨在帮助学习者掌握GNN的核心概念和实现方法，适合对深度学习感兴趣的研究者和开发者。

Deep-reinforcement-learning-with-pytorch - 深度强化学习PyTorch实现与代码示例

DQNDeep Reinforcement LearningGithubGymTD3pytorch开源项目

本项目提供经典和前沿的深度强化学习算法PyTorch实现，包括DQN、DDPG、PPO等。项目持续更新并维护，适用于Anaconda虚拟环境管理。详细的安装步骤和测试方法确保用户能顺利运行代码，文档中还提供了相关论文和代码链接，便于深入学习研究。

machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具，全面提升技能指南

Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningReinforcement LearningTensorFlow开源项目

该教程旨在引导学习机器学习，推荐实用工具和媒体资源，帮助用户融入机器学习领域。内容定期更新，保持新鲜度并移除过时信息。涵盖机器学习、深度学习、强化学习及最佳实践等多个主题，并提供详细的学习资源和书籍推荐。适合从初学者到高级用户，帮助提升机器学习技能，掌握最新技术。

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。

Python-AI - 深度学习100例：机器学习与自然语言处理实用案例

GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理

《深度学习100例》开源项目现已开放，提供代码和数据资源，涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题，并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章，最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈，获取最新技术资源和实战经验。

TensorFlow-Examples - 探索TensorFlow的最佳实践与全面教程

GithubTensorFlow开源项目数据管理机器学习深度学习神经网络

TensorFlow-Examples提供针对TensorFlow 1和2的详尽教程，涵盖从基础操作到高级模型如深度神经网络，适合初学者通过详细的笔记本和代码解析深入学习，同时介绍最新的API使用实践，如layers、estimator和dataset。

Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南

Deep LearningGithubMachine LearningPyTorchTFXTensorFlow开源项目

本项目提供全面的工程指南，指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块，并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup，确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。

Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南

GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习

提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。

Deep-Learning-Projects - Jupyter notebook深度学习项目集合与实践指南

GitHubGithubJupyter Notebook开源项目教程深度学习项目

Deep-Learning-Projects是一个包含多个深度学习小项目的GitHub仓库，以Jupyter notebook形式呈现。仓库提供详细的项目说明和配套视频教程，涵盖多个深度学习领域。这些资源为不同水平的学习者和开发者提供了实践机会，有助于从理论到实践的学习过程。

Wandb_Tutorial - 机器学习训练数据记录与可视化工具使用指南

Githubwandb开源项目数据管理机器学习模型管理超参数搜索

该教程全面介绍了wandb工具在机器学习训练中的应用。内容包括基础用法、超参数搜索、数据模型管理和本地部署。通过具体实例展示了训练曲线、图像、视频等数据的记录方法，以及如何利用Launchpad进行分布式超参数搜索。教程提供中英双语资源，适合研究人员和开发者优化机器学习工作流程。

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