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动手学深度学习（PyTorch）源码详解

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简介：
《动手学深度学习（PyTorch）源码详解》一书深入剖析了PyTorch框架的核心代码，帮助读者理解深度学习模型实现原理。 最新的深度学习代码可以从GitHub下载，但速度较慢。我已经完成了下载，并可以提供给需要的同学使用。如果对相关内容感兴趣，可以在我的文章中了解更多详情。

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  • 动手学深度学习（PyTorch）源码详解
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    《动手学深度学习（PyTorch）源码详解》一书深入剖析了PyTorch框架的核心代码，帮助读者理解深度学习模型实现原理。 最新的深度学习代码可以从GitHub下载，但速度较慢。我已经完成了下载，并可以提供给需要的同学使用。如果对相关内容感兴趣，可以在我的文章中了解更多详情。
     
  • D2L-Torch: 《动手学深度学习》PyTorch版源码
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    D2L-Torch是《动手学深度学习》一书的官方PyTorch版本源代码，旨在为读者提供一个易于使用的实践平台。 首先感谢《动手学深度学习》的原作者和贡献者为我们提供了一本极为优秀的书籍。如果您对框架没有特定偏好或需求，不妨尝试MXNet这一出色的深度学习框架。 本书基于《动手学深度学习》（19年5月20日版本）进行编写，并将所有代码改用PyTorch实现，同时以注解的形式解释并扩展部分内容。由于PyTorch与MXNet在设计上存在差异，书中对原书的部分内容进行了删减和修改。 请按照目录中的顺序阅读学习本书的内容。如果您喜欢这本书，请给本项目点个赞，并购买原书的纸质版来支持作者及贡献者的工作。短期内该项目将不再进行更新，在需要计算性能或计算机视觉相关章节时，可以参考其他资源。如果有任何疑问，欢迎提出交流讨论。
     
  • 动手实践深度学习-PyTorch-源代码
    优质
    本书通过丰富的PyTorch源代码实例，引导读者深入理解并亲手实践深度学习算法与模型构建，适合希望从实战角度掌握深度学习技术的学习者。 动手学深度学习-PyTorch-源代码
     
  • Pytorch深度学习源码解析
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    《Pytorch深度学习源码解析》一书深入剖析了PyTorch框架的核心机制和实现细节，适合希望理解并利用其底层架构进行高级研究与开发的深度学习从业者。 这是深度学习PyTorch中涉及的源码，大多数可以正常运行，对于无法运行的部分，可以自行上网搜索解决办法。
     
  • d2l_zh:《动手学深度学习》第二版（PyTorch版）
    优质
    《动手学深度学习》是深入浅出讲解深度学习理论与实践的开源教材，本书第二版采用PyTorch框架，旨在通过丰富的实例帮助读者快速掌握深度学习技术。 《动手学深度学习》第二版PyTorch版本 运行环境：Google Colab
     
  • 动手实践深度学习（PyTorch版）.pdf
    优质
    本书《动手实践深度学习（PyTorch版）》通过丰富的实例和教程，帮助读者掌握使用PyTorch框架进行深度学习开发的技术与方法。 《动手学深度学习》PyTorch版是一本全面介绍深度学习的实践教程文档。
     
  • PyTorch代码详解：深度学习入门（廖星宇）
    优质
    《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。
     
  • 深度学习与Yolov5源码解析详解
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    本教程深入浅出地讲解了深度学习的基础知识，并详细剖析了YOLOv5的目标检测算法及其源代码，旨在帮助读者全面掌握YOLOv5的工作原理及其实现细节。 1. 代码结构阅读 2. 代码功能理解 3. 对代码细节的思考与修改 4. 验证实现的功能
     
  • PyTorch 深度学习练习参考手册
    优质
    《PyTorch深度学习练习参考手册》是一本全面指导读者掌握PyTorch框架的实践教程，包含大量实例和练习，适合深度学习开发者与研究者。 《深度学习 PyTorch 练习参考手册》是一本针对使用PyTorch进行深度学习实践的指导书籍。本书旨在帮助读者深入理解PyTorch的工作原理，并通过实际练习提升在深度学习领域的技能。 书中介绍了PyTorch的核心概念，包括动态计算图和Tensor运算。其中，动态计算图允许用户在运行时构建和修改计算图，这对于调试及实验新的神经网络架构非常有用；而Tensor则是PyTorch中的基础数据结构，用于表示和操作多维数组，并具有在GPU上运行的能力以加速计算。 本书将引导读者了解如何搭建基本的神经网络模型，例如前馈神经网络。在此过程中，会涉及权重初始化、损失函数的选择（如均方误差MSE或交叉熵Loss）以及优化器的应用（如随机梯度下降SGD和Adam）。此外，还会深入探讨卷积神经网络(CNN)在图像识别中的应用及循环神经网络(RNN)与门控循环单元(GRU/LSTM)在自然语言处理领域的作用。 书中还详细介绍了深度学习中数据预处理的重要部分。PyTorch提供了DataLoader和Dataset类来高效地进行批量数据的加载和预处理，读者将学会如何使用这些工具对数据进行归一化、标准化，并构建自己的数据集。 在模型训练方面，《手册》讲述了实现训练循环的方法，包括前向传播、反向传播、损失计算以及权重更新。同时还会介绍模型保存与加载的过程，这对于后续的部署和继续训练至关重要。 此外，《手册》还涉及了PyTorch在强化学习中的应用，例如如何使用该框架构建Q-learning算法或Deep Q-Network (DQN)，并将它们应用于Atari游戏等环境中。 书中可能还包括一些高级主题如自编码器(Autoencoder)、变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GANs)以及Transformer模型。这些模型在图像生成和文本生成等领域有着广泛的应用。 通过《深度学习 PyTorch 练习参考手册》的学习，读者不仅能掌握PyTorch的基本用法，还能深入了解各种深度学习的模型和技术，并能将这些知识应用于实际项目中。书中提供的实例代码和解析有助于逐步实现每个练习并巩固理论知识。