对于刚接触深度学习的小白来说,PyTorch 是必会的框架。 只是,很多小伙伴还没来得及开启学习之路,一个最重要的问题就摆在了面前: PyTorch,该怎么学呢?
很多同学会自己在网上找资料,不仅耗费时间精力,更难以分辨资料的准确与完整,甚至可能连学习的重点都搞错了。
如果你也是个刚入门PyTorch的小白,那就千万不要错过我为你带来的《20天吃掉 PyTorch》,相信我,这也许是你能找到的最全面、系统、适合小白入门的PyTorch课程了!
内容介绍
本书是我利用工作之余大概3个月写成的,大部分读者应该在20天可以完全学会。
预计每天花费的学习时间在30分钟到2个小时之间。
当然,本书也非常适合作为 Pytorch 的工具手册在工程落地时作为范例库参考。
日期 | 学习内容 | 内容难度 | 预计学习时间 | 更新状态 | B站讲解 |
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一、Pytorch的建模流程 | ⭐️ | 0hour | ✅ | ||
day1 | 1-1,结构化数据建模流程范例 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ | |
day2 | 1-2,图片数据建模流程范例 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ | |
day3 | 1-3,文本数据建模流程范例 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ | |
day4 | 1-4,时间序列数据建模流程范例 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ | |
二、Pytorch的核心概念 | ⭐️ | 0hour | ✅ | ||
day5 | 2-1,张量数据结构 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ | |
day6 | 2-2,自动微分机制 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ | |
day7 | 2-3,动态计算图 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ | |
三、Pytorch的层次结构 | ⭐️ | 0hour | ✅ | ||
day8 | 3-1,低阶API示范 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ | |
day9 | 3-2,中阶API示范 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ | |
day10 | 3-3,高阶API示范 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ | |
四、Pytorch的低阶API | ⭐️ | 0hour | ✅ | ||
day11 | 4-1,张量的结构操作 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ | |
day12 | 4-2,张量的数学运算 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ | |
day13 | 4-3,nn.functional和nn.Module | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ | |
五、Pytorch的中阶API | ⭐️ | 0hour | ✅ | ||
day14 | 5-1,Dataset和DataLoader | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ | |
day15 | 5-2,模型层 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 2hour | ✅ | |
day16 | 5-3,损失函数 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ | |
day17 | 5-4,TensorBoard可视化 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ | |
六、Pytorch的高阶API | ⭐️ | 0hour | ✅ | ||
day18 | 6-1,构建模型的3种方法 | ⭐️⭐️ | 0.5hour | ✅ | |
day19 | 6-2,训练模型的3种方法 | ⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ | |
day20 | 6-3,使用GPU训练模型 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 1hour | ✅ | |
* | 后记:我的产品观 | ⭐️ | 0hour | ✅ |
获取方式
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本书写作风格
本书是一本对人类用户极其友善的 Pytorch入门工具书,Don’t let me think是本书的最高追求。
本书主要是在参考Pytorch官方文档和函数doc文档基础上整理写成的。
尽管Pytorch官方文档已经相当简明清晰,但本书在篇章结构和范例选取上做了大量的优化,在用户友好度方面更胜一筹。
本书按照内容难易程度、读者检索习惯和Pytorch自身的层次结构设计内容,循序渐进,层次清晰,方便按照功能查找相应范例。
本书在范例设计上尽可能简约化和结构化,增强范例易读性和通用性,大部分代码片段在实践中可即取即用。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-771089.html
全部源码在jupyter中编写测试通过,建议通过git克隆到本地,并在jupyter中交互式运行学习。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-771089.html
import torch
from torch import nn
print("torch version:", torch.__version__)
a = torch.tensor([[2,1]])
b = torch.tensor([[-1,2]])
c = a@b.t()
print("[[2,1]]@[[-1],[2]] =", c.item())
torch version: 1.10.0
[[2,1]]@[[-1],[2]] = 0
到了这里,关于这一次,我准备了 20节 PyTorch 中文课程的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!