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

PyTorch 深度学习神经网络卷积神经网络循环神经网络 Github 开源项目

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。

访问官网

Github

介绍相关项目

pytorch-seq2seq - 使用PyTorch实现序列到序列模型的教程

GithubPyTorchseq2seq开源项目机器翻译神经网络翻译

该项目提供一系列使用PyTorch实现seq2seq模型的教程，特别是对德语到英语的翻译。教程涵盖了seq2seq网络的基础、编码器-解码器模型、注意机制以及使用spaCy进行数据分词，并提供了详细的代码和示例，帮助学习者深入理解和应用相关技术。

practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南

GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习

通过结构化的三层方法和实际案例，本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具，提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导，以及多个跨行业的案例研究，支持独立完成端到端的机器学习项目。

uvadlc_notebooks - 深度学习系列教程，覆盖优化、Transformer、图神经网络等多个主题

GithubJAX+FlaxPyTorchUvA Deep Learning Tutorials开源项目教程深度学习

这套深度学习教程有助于理解理论知识，涵盖优化、Transformer、图神经网络等主题。基于PyTorch和PyTorch Lightning框架，并提供JAX+Flax实现。教程支持本地运行、Google Colab和Snellius集群，多种方式供选择。每个教程包含详细的笔记本，实现理论与实践相结合。本课程与正式作业和考试相关，适合想深入了解深度学习及应用的学习者。

docker-pytorch - PyTorch开发环境的Docker镜像

CUDADockerGPU加速GithubPyTorch开源项目深度学习

docker-pytorch项目提供预配置的Docker镜像，整合Ubuntu、PyTorch和可选的CUDA。该镜像支持GPU加速，便于搭建深度学习环境。用户可运行PyTorch脚本和图形化应用，也可自定义镜像。这个项目为PyTorch开发者提供了便捷的环境配置方案。

a-PyTorch-Tutorial-to-Transformers - PyTorch实现Transformer模型的详细教程与实践指南

GithubPyTorchTransformer开源项目机器翻译注意力机制编码器-解码器架构

本项目提供了一个基于PyTorch的Transformer模型实现教程。教程深入讲解了Transformer的核心概念,如多头注意力机制和编码器-解码器架构,并以机器翻译为例展示应用。内容涵盖模型实现、训练、推理和评估等环节,适合想要深入理解和应用Transformer技术的学习者。

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-sentiment-analysis - 使用PyTorch进行电影评论情感分析的教程

GithubPyTorchPython 3.9开源项目情感分析教程神经网络

该开源项目提供了一系列教程，使用PyTorch实现序列分类模型，主要用于从电影评论中预测情感。课程内容包括神经词包模型、递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的理论与实践。此外，还讲解了如何使用torchtext库简化数据加载和预处理。如果有任何疑问或反馈，可以随时通过提交问题进行交流。

TensorFlow-Course - 从入门到精通的TensorFlow免费教程

GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络

TensorFlow-Course提供从TensorFlow基础到高级应用的全面教程，配套清晰的源代码和文档，适合初学者和开发者快速掌握。支持最新的TensorFlow 2.3版本，确保您使用的是最前沿技术。

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。

Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家

AIGithub开源项目教程机器学习深度学习神经网络

该项目提供全面的深度学习教程，涵盖Python科学计算库、机器学习基础和前沿深度学习算法。教程采用循序渐进的方法，融合理论与实践，适合零基础学习者和专业人士。内容持续更新，反映最新技术发展，为深度学习爱好者提供系统学习路径。项目内容包括Python科学计算库、机器学习基础和深度学习算法，适合不同水平的学习者。教程结构清晰，结合理论和实践，提供系统化学习体验。持续更新确保内容紧跟技术前沿，为深度学习领域提供全面且实用的学习资源。

相关项目

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号