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PyTorch Lightning 教程，轻量级可执行笔记本集

PytorchLightning 机器学习教程 Jupyter Notebook 开源项目 Github

这是一个开源的 PyTorch Lightning 教程集合，提供轻量级、可执行和可复现的笔记本。项目涵盖 Lightning 的各种应用，包括最佳实践、数据集使用和开发技巧。内容适合不同水平的开发者，从入门到深入学习都有所涉及。

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介绍相关项目

pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案

GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习

PyTorch Tabular是一个开源库，旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性，基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择，适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型，提高机器学习任务的效率和性能。

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。

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。

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。

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。

relataly-public-python-tutorials - Python机器学习和深度学习项目合集

GithubJupyter notebooksPython开源项目机器学习深度学习生成式AI

本页面汇集了多个用于机器学习、深度学习和分析的Python Jupyter笔记本，涵盖股票预测、图像分类、异常检测、数据可视化等技术内容。每个文件都是一个独立的Python项目，并在博客中有详细介绍。还包括分布式计算、生成式AI和推荐系统等高级主题，提升业务应用能力。访问relataly.com获取更多信息。

Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials - 最新的机器学习、深度学习和人工智能教程集锦

AI应用GithubPyTorchTensorFlow开源项目机器学习深度学习

该项目提供了涵盖机器学习、深度学习和人工智能的最新教程，强调在GPU编程、数据中心人工智能以及与Web3相关的可持续人工智能等领域的最新动向。集成了PyTorch、TensorFlow等工具和库的实战案例，助力用户精通深度学习技术，同时展示技术在交通、医疗等领域的应用前景。

tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法

该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

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。

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。

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