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PyTorch深度学习入门教程及源代码

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简介：
本教程旨在为初学者提供使用PyTorch进行深度学习的基础知识和实践指导，并附有完整源代码供读者参考与练习。 Chapter 2: PyTorch Basics Chapter 3: Neural Networks Chapter 4: Convolutional Neural Networks Chapter 5: Recurrent Neural Networks Chapter 6: Generative Adversarial Networks Chapter 7: Reinforcement Learning Chapter 8: Advanced Topics in PyTorch Chapter 9: Computer Vision Chapter 10: Natural Language Processing

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  • PyTorch深度学习入门教程及源代码
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    本教程旨在为初学者提供使用PyTorch进行深度学习的基础知识和实践指导，并附有完整源代码供读者参考与练习。 Chapter 2: PyTorch Basics Chapter 3: Neural Networks Chapter 4: Convolutional Neural Networks Chapter 5: Recurrent Neural Networks Chapter 6: Generative Adversarial Networks Chapter 7: Reinforcement Learning Chapter 8: Advanced Topics in PyTorch Chapter 9: Computer Vision Chapter 10: Natural Language Processing
     
  • PyTorch深度学习入门及实战教学课程
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    本课程专为初学者设计，全面介绍PyTorch框架在深度学习领域的应用。通过理论与实践结合的方式，帮助学员掌握构建和训练神经网络模型的核心技能。适合对AI有兴趣的技术爱好者和开发者学习。 《Pytorch深度学习入门与实战》是一套2022年7月最新升级的完整版课程，包含25章内容，并附有配套代码、课件及数据集下载。这套系统性的实战课程涵盖了众多经典实例，包括图像定位实例、Unet语义分割实例、LinKnet图像语义分割实例、四种天气分类的经典案例以及文本分类示例等。此外，还涉及循环神经网络和Tensorboard可视化等内容。
     
  • PyTorch基础教程（深度学习及PyTorch实战入门）
    优质
    本教程旨在为初学者提供深入浅出的学习路径，涵盖深度学习基础知识和PyTorch框架的应用实践，帮助读者快速掌握PyTorch进行模型构建与训练。 深度学习与PyTorch入门实战教程 本教程旨在帮助初学者掌握深度学习的基础知识，并通过实际操作熟悉使用PyTorch进行开发的流程和技术细节。内容涵盖了从理论到实践的全面指导，适合对人工智能领域感兴趣并希望快速上手的读者。
     
  • PyTorch深度学习极简入门PDF教程1
    优质
    本PDF教程提供了一条简洁高效的路径，帮助初学者快速掌握使用PyTorch进行深度学习的基础知识和技能。 在这里，我们可以将它视为一个非线性函数。这样一来，线性感知机与非线性单元共同构成单个神经元。单个神经元描述的是输出与单一变量之间的关系。 例如，在之前的例子中，我们讨论了房屋的情况。这里的关键在于理解如何通过引入非线性来增强模型的表达能力，使得它能够处理更复杂的数据模式和关系。
     
  • PyTorch深度学习入门与实战教程2024版
    优质
    《PyTorch深度学习入门与实战教程2024版》是一本全面介绍如何使用PyTorch进行深度学习实践的书籍，适合初学者和有一定经验的学习者。书中不仅涵盖了基本概念、框架原理，还提供了丰富的实战案例，帮助读者快速掌握深度学习技术并应用于实际项目中。 一、PyTorch环境的配置及安装 1. 从官网下载最新版Anaconda，并完成安装。打开Anaconda Prompt后显示（base）即表示安装成功。 2. 使用命令`conda create -n pytorch python=3.6`创建一个名为pytorch的环境，其中Python版本为3.6。 3. 输入`conda activate pytorch`激活并进入该环境；对于Linux系统，则需要输入 `source activate pytorch` 命令进行操作。 4. 使用命令`pip list`查看当前环境中已经安装了哪些包。这时会发现还没有我们需要的PyTorch库。 5. 访问PyTorch官网，找到最新版本的pytorch安装指令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch（直接使用最新的即可）。然后在已激活的pytorch环境中输入该命令进行安装。 6. 安装完成后，可以通过以下步骤验证PyTorch是否成功安装。首先打开Python环境并执行`import torch`命令，如果未报错则表示PyTorch已经正确安装；接着运行`torch.cuda.is_available()`，返回值为True即说明机器的显卡支持CUDA使用。
     
  • 2022年版PyTorch深度学习入门及实战视频教程
    优质
    本课程为初学者提供全面的PyTorch深度学习指导，涵盖基础概念、模型构建与训练等核心内容，并通过实战项目加深理解。适合希望快速上手PyTorch进行AI开发的学习者。 《Pytorch深度学习入门与实战》视频教程是2022年最新升级版课程，内容简明易懂，非常适合初学者使用Pytorch的朋友。该课程提供了代码、课件以及数据集的下载服务。 结合多个经典实例进行讲解，包括但不限于：图像定位案例、Unet语义分割案例、LinKnet图像语义分割案例、四种天气分类的经典模型示例、文本分类实践和循环神经网络等，并且还介绍了如何使用Tensorboard进行可视化。
     
  • PyTorch深度学习入门及简明实战教程（2022年版）
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    《PyTorch深度学习入门及简明实战教程（2022年版）》是一本全面介绍如何使用Python进行深度学习研究和应用实践的指南，尤其侧重于PyTorch框架。本书通过简洁实用的方式教授读者从零开始构建深度神经网络模型，并涵盖了一系列核心概念与技术要点，旨在帮助初学者快速掌握深度学习领域的基础知识及实际操作技能。 1. PyTorch概述 2. 深度学习基础与线性回归实例 3. PyTorch张量 4. 逻辑回归与多层感知机 5. 多分类问题 6. 手写数字全连接模型 7. 基础部分总结 8. 计算机视觉基础 9. 预训练模型（迁移学习） 10. Dataset数据输入 11. 现代网络架构 12. 图像定位 13. UNet图像语义分割 14. LinNet图像语义分割 15. 文本分类与词嵌入表示 16. RNN循环神经网络 17（一） Twitter评论情绪分类 17（二） 中文外卖评论情绪分类 18. 注意力机制 19. RNN序列预测-北京空气质量预报 20. Tensorboard可视化工具应用 21. 一维卷积网络介绍 23. 使用Labelme进行语义分割图片标注教程 24. 多任务学习方法探讨 25. 目标识别与目标检测课程资料
     
  • PyTorch深度学习指南：配套源码&PPT的入门实战教程
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    《PyTorch深度学习指南》是一本全面介绍使用PyTorch进行深度学习实践的入门书籍。本书不仅提供了详细的理论讲解，还包含了大量的实战案例和丰富的源代码及PPT资源，帮助读者快速掌握核心技术并应用于实际项目中。 为了安装PyTorch，请先确保已经安装了Anaconda，并且CUDA版本为10.0。接下来配置国内源以加速Numpy、Matplotlib等库的安装： ```bash # 配置国内镜像，方便安装其他依赖包 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 显示源地址 conda config --set show_channel_urls yes # 配置国内镜像，安装PyTorch conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ ``` 在上述配置完成后，请执行以下命令来安装PyTorch： ```bash # 安装PyTorch（请根据需要选择合适的版本） conda install pytorch -c pytorch ```
     
  • PyTorch代码详解：深度学习入门（廖星宇）
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    《PyTorch代码详解：深度学习入门》由廖星宇编写，本书以简洁明了的方式介绍了使用PyTorch进行深度学习的基础知识和实践技巧。适合初学者快速上手深度学习项目。 《深度学习入门之PyTorch代码》是由廖星宇编写的一套教程，旨在通过实际的代码示例引导初学者了解如何使用PyTorch进行深度学习。作为Facebook开源的一个强大框架，PyTorch以其灵活性和易用性在学术界和工业界都得到了广泛应用。 本教程涵盖了多个知识点： 1. **环境搭建**：介绍如何安装Python环境、获取并配置PyTorch库及其依赖项（如torchvision用于图像处理）。 2. **基本数据结构**：讲解Tensor（张量），这是PyTorch中表示多维数组的基本数据类型，包括其创建方法和操作技巧。 3. **自动求导机制**：介绍Autograd系统，它是实现反向传播的基石，并解释如何使用它来简化模型训练过程中的梯度计算。 4. **构建神经网络**：通过`torch.nn`模块指导读者定义各种类型的神经网络架构（如线性层、卷积层和池化层），并展示如何将这些组件组合起来形成复杂的网络结构。 5. **优化器与损失函数的选择**：讲解不同优化算法（例如SGD、Adam）和损失函数（比如交叉熵损失）的使用，以帮助读者最小化训练误差。 6. **模型训练流程详解**：涵盖从数据预处理到通过数据加载器进行训练、验证及测试的过程，并提供有关如何保存与恢复模型的知识点和技术细节。 7. **卷积神经网络(CNN)**：利用实例展示如何应用PyTorch来实现经典CNN架构，如LeNet、VGG和ResNet等，用于执行图像分类任务。 8. **循环神经网络(RNN)及LSTM**：解释RNN与长短期记忆(LSTM)模型的工作原理及其在处理序列数据（例如自然语言文本分类或机器翻译）中的应用。 9. **自注意力机制与Transformer架构**：如果教程深入到高级部分，可能会探讨NLP领域的一项重大突破——基于自注意力和Transformer的最新技术进展。 此外，《深度学习入门之PyTorch代码》还可能包含一些实际项目案例（如图像分类、语义分割及情感分析），以帮助读者将理论知识应用于实践，并提高动手能力。通过本教程的学习，初学者不仅能够掌握使用PyTorch的基本技巧，还能深入了解其背后的原理机制和工作方式，为进一步深入研究奠定坚实基础。
     
  • Pytorch深度学习教程
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    《PyTorch深度学习教程》是一本全面介绍使用PyTorch框架进行深度学习实践的手册，适合初学者和进阶用户参考。 深度学习是人工智能领域的一项关键技术，它利用神经网络模型对复杂数据进行建模，并广泛应用于图像识别、自然语言处理及推荐系统等多个方面。PyTorch是由Facebook开发的一个强大的开源框架，因其易用性、灵活性以及高效的动态计算图特性而受到众多开发者青睐。本教程旨在帮助读者掌握深度学习的基础知识与实践技能，重点围绕使用PyTorch进行相关操作。 1. **基本概念**： - **张量（Tensor）**：在PyTorch中，多维数组被称为张量，可以理解为numpy的高级版本，并且支持GPU加速计算。 - **自动求导机制(Autograd)**：此功能简化了构建和训练神经网络的过程，能够自动完成反向传播所需的梯度计算。 - **Module**：`nn.Module`是用于创建神经网络层和模型的基础类，在PyTorch中你可以通过继承该类来定义自己的网络结构。 - **Optimizer**：为了更新参数，PyTorch提供了多种优化器选项，如SGD、Adam等。 2. **环境搭建**： - 安装PyTorch：根据你的Python版本及硬件配置（CPU或GPU），选择合适的安装方式。通常使用pip或conda进行安装。 - 集成开发工具：为了方便交互式学习，可以将Jupyter Notebook与Visual Studio Code等集成到PyTorch中。 3. **基础操作**： - 数据预处理：利用Pandas和NumPy加载并准备数据，并将其转换为适合于PyTorch使用的张量格式。 - 构建张量：创建、操作及索引张量，包括加减乘除、转置以及切片等常用操作。 - 神经网络层：熟悉常见的神经网络层次结构，如线性层（Linear）、卷积层（Conv2d）和池化层（MaxPool2d）。 4. **构建神经网络**： - 定义模型：通过创建自定义的`nn.Module`子类并实现前向传播方法来定义自己的模型。 - 训练流程：理解损失函数、反向传播以及优化器的应用，以完成训练循环的设定。 - 模型保存与加载：利用PyTorch提供的工具进行权重文件的存储和恢复。 5. **深度学习实战**： - 图像分类：使用经典架构如LeNet、AlexNet或VGG等模型，在MNIST或CIFAR-10数据集上执行图像识别任务。 - 自然语言处理：借助PyTorch中的`torchtext`库进行文本预处理，构建LSTM或Transformer模型以实现情感分析及机器翻译等功能。 - 强化学习：利用Q-learning和Deep Q-Network (DQN)等算法解决Atari游戏或其他环境下的强化学习问题。 6. **进阶话题**： - 数据并行（Data Parallelism）：采用`torch.nn.DataParallel`来实现多GPU训练。 - 轻量化模型：了解MobileNet、ShuffleNet等轻量级网络结构，并在PyTorch中进行相应实现。 - 动态计算图与静态计算图对比分析：探讨PyTorch的动态特性相对于TensorFlow的静态特性的优劣之处。 通过本教程，读者不仅能掌握深度学习的基本原理，还能熟练使用PyTorch框架构建和优化复杂的神经网络模型。理论结合实践是提升技能的有效途径，在此基础上进行实际项目开发将使你的技术更加扎实。