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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。

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介绍相关项目
pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库，旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理，并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
Awesome-pytorch-list - 覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域的各类PyTorch资源的汇集平台
GithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
Awesome-Pytorch-list是一个包括各类PyTorch资源的汇集平台，覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域。这个开源项目提供了丰富的教程、案例和工具库。其内容持续更新，致力于支持动态神经网络的GPU加速研究。研究人员和开发者可以利用这些最新资源，进行高效的机器学习和科研实验。
llm_training_handbook - 大规模语言模型训练手册
GithubLLMThe Large Language Model Training Handbooktensor精度吞吐量最大化开源项目模型并行
该手册为语言模型训练工程师和操作员提供了多种方法和实用脚本，涵盖模型并行性、最大化吞吐量、张量精度和数据类型、训练超参数和模型初始化、不稳定性排查、以及软件和硬件故障调试等方面。适合需要深入技术细节的用户。若需要概述性和概念性内容，请参考姊妹项目The Large Language Model Training Playbook。
intro-to-deep-learning - 全面实用的深度学习入门课程
GithubJupyter NotebookPython开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个面向深度学习初学者的开源项目，提供全面的入门课程。课程内容包括神经网络基础知识的介绍材料、实践演练和扩展资源。采用Jupyter Notebook形式，鼓励学生动手实践以加深理解。课程涵盖深度学习核心概念，为学习者打下扎实基础，为进一步探索高级主题如GAN和NLP做好准备。项目注重理论与实践结合，并提供深入学习资源。项目内容结构清晰，按主题分类组织，每个主题包含概述、预习建议、实践演示和深入学习资源。课程支持本地运行和Google Colab使用两种方式，增加了学习的灵活性。
annotated_deep_learning_paper_implementations - 简洁易懂的PyTorch神经网络和算法实现
GANGithubPyTorchReinforcement LearningTransformerlabml.ai开源项目
该项目提供详细文档和解释的简明PyTorch神经网络及算法实现，涵盖Transformer、GPT-NeoX、GAN、扩散模型等前沿领域，并每周更新新实现，帮助研究者和开发者高效理解深度学习算法。
TensorFlow-World - TensorFlow教程与代码优化指南
GithubTensorFlow开源项目教程机器学习深度学习
本项目提供全面易懂的TensorFlow教程，每个教程均附源代码和详细文档，帮助开发者和研究者快速高效地掌握TensorFlow。内容涵盖基础操作、机器学习、神经网络等多个领域，并提供虚拟环境安装指南，避免包冲突并支持环境定制。
keras_cv_attention_models - 深度学习模型和使用指南
GithubKeras_cv_attention_modelsPyTorchTensorFlow开源项目模型训练
该项目提供全面的深度学习模型和使用指南，支持Keras和PyTorch后端。涵盖基础操作、模型训练、推理优化等功能，并详细介绍识别、检测、分割和语言模型的使用。还支持ONNX导出和推理性能评估。
Transformers-for-NLP-and-Computer-Vision-3rd-Edition - 深入探索Transformers在NLP和计算机视觉中的应用
GithubTransformers大型语言模型开源项目生成式AI自然语言处理计算机视觉
该书全面介绍Transformers在NLP和计算机视觉领域的应用,探讨大型语言模型架构、预训练和微调技术,以及Hugging Face、OpenAI和Google Vertex AI平台的使用。内容涵盖跨平台链式模型实现、视觉transformers处理,并探索CLIP、DALL-E 3和GPT-4V等前沿技术。此外还讨论模型解释性、tokenizer优化和LLM风险缓解等关键主题,为读者提供Transformers应用的实践指南。
CV - 深度学习视频教程及笔记资源
GithubJupyter NotebookPytorch开源项目数据集深度学习视频讲解
本项目提供深度学习视频讲解及笔记资源，涵盖Pytorch、李沐、吴恩达等名师课程，并附有详细的数据集和实用工具。适合从事AI算法开发、图像处理及语音识别方向的求职者，并提供多家知名企业的内推机会，帮助自学者搭建交流平台，实现技术突破和职业发展。
OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南
AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习
Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。
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