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PyTorch_Tutorial

PyTorch深度学习实践教程

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。

examples - TensorFlow示例与教程,支持学习深度学习
GithubTensorFlowTensorFlow文档开源项目深度学习社区示例课程材料
TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码,适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码,用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献,查看贡献指南了解详细信息。
former - 使用PyTorch实现简单Transformer模型的指南
GithubIMDb数据集PyTorchtransformer分类实验开源项目自注意力机制
详细介绍了如何使用PyTorch从零开始实现简单的Transformer模型,包含安装和使用指南,以及通过命令行控制超参数和数据自动下载的说明。
pytorch-transformer - 基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析
GithubYouTube视频pytorch-transformer实现开源项目步骤注意力机制
该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型,通过详细的步骤和代码讲解,辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程,帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。
dl_note - 深度学习全栈指南 从计算机视觉到大语言模型
GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络
dl_note项目是一个综合性深度学习资源库,涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用,提供详细代码解析和实战经验,适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。
pythoncode-tutorials - Python编程教程与实践项目集锦
GithubPython开源项目教程机器学习自然语言处理计算机视觉
该项目汇集了大量Python教程资源,内容涉及道德黑客、机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。教程配有详细代码示例,适合各水平的Python开发者学习和提升技能。项目涵盖从入门到高级的多个方面,为Python爱好者提供了全面的学习平台。
d2l-ai-solutions-manual - 《动手学深度学习》习题解答与代码实现
GitHubGithubPyTorch习题解答动手学深度学习开源项目深度学习
该项目为《动手学深度学习》一书提供全面的习题解答。内容包括详细的代码实现和运行截图,涵盖从预备知识到自然语言处理的各个章节。项目提供在线阅读、环境配置指南和协作规范,旨在帮助初学者更好地理解和实践深度学习概念。作为学习补充资料,本项目特别适合希望将理论知识应用于实践的学习者。
awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南
AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨
飞桨官方出品,提供一站式深度学习学习资源,包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料,适合高校和企业应用。项目内容实时更新,帮助开发者掌握最新深度学习技术,提升专业能力。
MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程
Github人工智能开源项目数据分析机器学习模型算法
MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目,内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践,指导读者从零开始实现各类算法,并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容,适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目,通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示,涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户,内容实用且丰富。
tutorials - 涵盖2D和3D分类、分割、回归及配准任务实例MONAI教程
2D分割3D分割GithubJupyter NotebookMONAIPyTorch开源项目
本资源库包含详尽的MONAI教程,涵盖2D和3D分类、分割、回归及配准任务实例。教程演示如何使用Matplotlib和Jupyter Notebook在PyTorch和MONAI中进行医学图像处理和深度学习操作,并提供Colab环境下的GPU加速指南及数据处理和问题解决方法。教程还介绍了模型部署、实验管理、联邦学习和数字病理学实例,帮助用户掌握和应用MONAI功能。
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