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20天掌握Pytorch的核心技能

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。

pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南
GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理
这本书提供了《深度学习框架PyTorch:入门与实践(第2版)》的对应代码,基于PyTorch 1.8编写,内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外,还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术,并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目,深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识,适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解,并深入探讨PyTorch的部分功能,适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献,确保内容实用且前沿。
pytorch-handbook - 使用PyTorch进行深度学习开发的用户的系统化的入门指南
GithubPyTorch卷积神经网络开源项目循环神经网络深度学习神经网络
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。
pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念,通过实践教学与丰富的视频材料,讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题,适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程,确保内容的时效性和专业性。
PyTorch-Tutorial-2nd - 涵盖深度学习应用与推理部署的知识库
GithubPyTorch大语言模型开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
本书基于PyTorch,系统性涵盖深度学习的核心知识,包括计算机视觉、自然语言处理、大语言模型等实战案例,详解ONNX和TensorRT推理部署框架,为读者提供从基础到应用的完整指导,帮助快速掌握PyTorch并实现项目落地。适合AI自学者、产品经理及跨领域人士阅读。
machine-learning-book - 深入使用PyTorch和Scikit-Learn的机器学习指南
GithubMachine LearningPackt PublishingPyTorchScikit-LearnSebastian Raschka开源项目
该书介绍了如何使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习,内容包含从数据预处理到高级深度学习模型的实现。主要涵盖分类、回归、聚类、神经网络、自然语言处理、生成对抗网络及强化学习等主题,通过实用的代码示例和实际应用帮助读者掌握机器学习技术。无论是初学者还是有经验的开发者,都可以将其作为理解和应用机器学习的重要参考资料。
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。
how-to-read-pytorch - 通俗易懂的PyTorch核心概念教程 从张量运算到数据加载的全面指南
GPU计算GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络自动求导
该项目是一个PyTorch核心概念教程系列,包含5个Jupyter notebook。教程内容涵盖张量运算、自动求导、优化器、网络模块和数据加载等PyTorch关键主题。每个主题提供详细说明和可运行示例代码,旨在帮助开发者理解PyTorch的运行模型和高效GPU编程。所有notebook支持在Google Colab上免费运行,便于实践学习。
Awesome-PyTorch-Chinese - PyTorch资源,教程、视频、实战项目和书籍推荐
GithubPyTorch书籍实战开源项目教程视频
详细介绍PyTorch资源,包括官方文档、教程、视频课程、NLP与CV实战项目及相关书籍,帮助各层次用户深入掌握PyTorch。
thorough-pytorch - 从基础到进阶的PyTorch深度学习教程
GithubPyTorch开源项目数据科学机器学习深度学习课程
《深入浅出PyTorch》是一门完整的课程,适用于深度学习的学习者,内容从基础到进阶。包括PyTorch的安装、基础知识、主要模块、模型定义、进阶训练技巧、以及可视化技术等。课程通过实际案例和项目实战提高编程与实践能力。适合具备Python编程和机器学习基础的人,通过协作学习提高问题解决能力。
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