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pytorch tutorials examples and books

Python

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Pytorch -Tutorials, Beispiele und Bücher

Inhalts- / Inhaltsverzeichnis:

Pytorch -Tutorials, Beispiele und Bücher
- Inhalts- / Inhaltsverzeichnis:
- Pytorch 1.x Tutorials und Beispiele
- Bücher und Folien über Pytorch -Bücher, PPTs usw.
- Hier sind einige unabhängige Tutorials
  - 1) Pytorch Deep Learning: 60 Minuten Einführung und praktischer Kampf
  - 2) Lernen von Pytorch mit Beispielen lernen Pytorch
- Wie renne ich? Empfohlene Auslaufmethode

Pytorch 1.x Tutorials und Beispiele

0. Pytorch -Versionsänderungen und Migrationshandbuch
1.Pytorch_for_numpy_users Pytorch Guide für Numpy -Benutzer
2.Pytorch_Basics Pytorch Basics
3.LINEAR_REGRESSE Lineare Regression
4. Logistic_Regression Logistische Regression
5.optimizer Optimierer
6.Neural_network Neural Network
7.Convolutional_neural_network (CNN) Faltungsnetzwerk
8.Famous_cnn Classic CNN -Netzwerk
9.
10.Dataset_and_dataloader benutzerdefinierte Daten lesen
11.Custom_dataset_example Definieren Sie Ihren eigenen Datensatz
12.visdom_visualization Visdom Visualisierung
13.tensorboard_visualization Tensorboard Visualisierung
14. Semantic_Segmentation Semantische Segmentierung
15.Transfer_Learning Transfer Learning
16.Neural_style (Styletransfer) Style Transfer
A. Computer Vision und Pytorch
- Eine kurze Zusammenfassung von Pytorch und Computer Vision
  - Markdown -Version
  - Notebook -Version
B.Pytorch -Übersicht

Bücher und Folien über Pytorch -Bücher, PPTs usw.

Hinweis: Einige davon sind alte Versionen; Das folgende Buchteil ist nicht Version 1.x.

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Automatische Differenzierung in pytorch.pdf
Eine kurze Zusammenfassung der PTDC '18 Pytorch 1.0 Vorschau und Versprechen - Hacker Noon.pdf
Tiefe Architekturen.pdf
Tiefe Architekturen.pptx
Deep Learning Toolkits II Pytorch Beispiel.pdf
Deep Learning mit Pytorch - Vishnu Subramanian.pdf
Tiefe-Learning-mit-Pytorch.pdf
Deep_learning_with_pytorch_quick_start_guide.pdf
Erste Schritte in Richtung Deep Learning mit Pytorch.pdf
Einführung in den Tensorfluss, Pytorch und Caffe.pdf
Pytorch 0.4 - Tutorial - Verzeichnisversion.pdf
Pytorch 0.4 Chinesische Dokumentation - Übersetzung.pdf
Pytorch 1.0, der Forschung und Produktion zusammenbringt, Präsentation.pdf
Pytorch -Rezepte - Ein Problemlösungsansatz - Pradepta mishra.pdf
Pytorch unter der Haube eine Anleitung zum Verständnis von Pytorch InternaS.pdf
Pytorch-internal.pdf
Pytorch_tutorial_0.0.4_yu tingsong.pdf
Pytorch_tutorial_0.0.5_yu tingsong.pdf
Pytorch Faltung, Dekorvolution - Download von Internet.pdf
Pytorch Deep Learning Practice-Hou yijun.epub
Pytorch Deep Learning Practice-Hou yijun.pdf
Deep Learning Pytorch - Liao Xingyu.pdf
Deep Learning Pytorch Practical Computer Vision-Tang Jinmin.pdf
Pytorch für Anfänger im Deep Learning - Liao Xingyu (mit Katalog) .pdf
Deep Learning Framework Pytorch: Erste Schritte und Übung - Chen Yun.pdf

Udacity: tiefes Lernen mit Pytorch

Erweitern, um es zu sehen

 * Teil 1: Einführung in Pytorch und Verwendung von Tensoren
* Teil 2: Aufbau vollständig vernetzter neuronaler Netzwerke mit Pytorch
* Teil 3: So schulen Sie ein voll verbundenes Netzwerk mit Backpropagation auf MNIST
* Teil 4: Übung - trainieren Sie ein neuronales Netzwerk für Fashion -Mnist
* Teil 5: Verwenden eines geschulten Netzwerks zur Vorhersage und zur Validierung von Netzwerken
* Teil 6: So speichern und laden Sie trainierte Modelle
* Teil 7: Bilddaten mit Torchvision, auch Datenvergrößerung laden
* Teil 8: Verwenden Sie Transfer lernen, um einen hochmodernen Bildklassifizierer für Hunde und Katzen zu trainieren

Pytorch-Zero-to-All: Slides-Newest von Google Drive

Erweitern, um es zu sehen

 *Vorlesung 01_ Übersicht.pptx
*Vorlesung 02_ Linear model.pptx
*Vorlesung 03_ Gradientenabsenk.pptx
*Vorlesung 04_ Back-Propagation und Pytorch Autograd.pptx
*Vorlesung 05_ Lineare Regression in Pytorch Way.pptx
*Vortrag 06_ Logistische Regression.pptx
*Vortrag 07_ breit _ Deep.pptx
*Vortrag 08_Dataloader.pptx
*Vorlesung 09_ Softmax Classifier.pptx
*Vorlesung 10_ Basic cnn.pptx
*Vorlesung 11_ Advanced cnn.pptx
*Vorlesung 12_ rnn.pptx
*Vorlesung 13_ rnn ii.pptx
*Vorlesung 14_ seq2seq.pptx
*Vorlesung 15_ NSML, intelligenteste ML -Plattform.pptx

Rutschen und Handzettel für Deep Learning Course - Fleuret.org

Erweitern, um es zu sehen

 * 1-1-FROM-ANNS-TOEP-Learning.pdf
* 1-2 Strom-SUCCESS.pdf
* 1-3-What-is-Happening.pdf
* 1-4-Tensor-und-linear-Regression.pdf
* 1-5-ohnehin-dimensionale Tensoren.pdf
* 1-6-Tensor-Internal.pdf
* 2-1 Verlust und Risiko.pdf
* 2-2-overfitting.pdf
* 2-3-BIAS-Varianzdilemma.pdf
* 2-4-Evaluation-Protocols.pdf
* 2-5-Basic-embeddings.pdf
* 3-1-Perceptron.pdf
* 3-2-lda.pdf
* 3-3-Merkmale.pdf
* 3-4-mlp.pdf
* 3-5-Gradient-Descent.pdf
* 3-6-Backprop.pdf
* 4-1-dag-networks.pdf
* 4-2-autograd.pdf
* 4-3-modules-und-Batch-Prozessing.pdf
* 4-4-Convolutions.pdf
* 4-5-pooling.pdf
* 4-6-Schreiben-a-module.pdf
* 5-1-Cross-Entropy-Verlust.pdf
* 5-2-sgd.pdf
* 5-3-optim.pdf
* 5-4-L2-L1-Penalties.pdf
* 5-5-Initialisierung.pdf
* 5-6-Architektur und Training.pdf
* 5-7-Schreib-AN-AUTOGRAD-Funktion.pdf
* 6-1-Nutzen-of-Depth.pdf
* 6-2-RECTIFATER.PDF
* 6-3-dropout.pdf
* 6-4-Batch-Normalisierung.pdf
* 6-5-residual-networks.pdf
* 6-6-Use-gpus.pdf
* 7-1-CV-Tasks.pdf
* 7-2-Image-Klasse.pdf
* 7-3-Object-Detection.pdf
* 7-4-Segmentierung.pdf
* 7-5-Dataloader-und Operation.pdf
* 8-1-aus-at-parameters.pdf
* 8-2-AT-AT-Aktivationen.pdf
* 8-3-visualing-in-Input.pdf
* 8-4-optimierende Inputs.pdf
* 9-1 transponierte Konvolutionen.pdf
* 9-2-autoCoders.pdf
* 9-3-Denoising- und Variational-Autocoder.pdf
* 9-4-nvp.pdf
* 10-1-gan.pdf
* 10-2-Wasserstein-gan.pdf
* 10-3-konditional-organ.pdf
* 10-4-Persistenz.pdf
* 11-1-rnn-basics.pdf
* 11-2-lstm-und-gru.pdf
* 11-3-Wörter-Embeddings-und-Translation.pdf

Hier sind einige unabhängige Tutorials

1) Pytorch Deep Learning: 60 Minuten Einführung und praktischer Kampf

Erweitern, um es zu sehen



Was ist Pytorch? (Was ist Pytorch?)

Erste Schritte
Tensor
Betrieb


Numpy Bridge
Konvertieren Sie den Tensor von Torch in Numpy Array
Numpy Array in Tensor umwandeln


Tensoren auf Cuda



Autograd: Suchen Sie automatisch nach Anleitung

Tensor
Gradient



Neuronale Netze

Definieren Sie das Netzwerk
Verlustfunktion
Backpropagation
Gewichte aktualisieren



Training eines Klassifikators

Wo sind die Daten?
Training eines Bildklassifizierers
1. Laden und Standardisieren von CIFAR10
2. Definieren Sie das neuronale Netzwerk mit Faltung
3. Definieren Sie Verlustfunktionen und Optimierer
4. Schulung des Netzwerks
5. Verwenden Sie Testdaten, um das Netzwerk zu testen


Training über GPU
Training auf mehreren GPUs
Was tun als nächstes?



Optional: Datenparallelität

Import und Parameter
Virtueller Datensatz
Einfaches Modell
Erstellen Sie ein Modell und Daten parallel
Führen Sie das Modell aus
Ergebnis
2 GPUs
3 GPUs
8 GPUs


Zusammenfassen

2) Lernen von Pytorch mit Beispielen lernen Pytorch

Erweitern, um es zu sehen



Tensoren

Aufwärmen: Verwenden Sie Numpy
Pytorch: Tensoren



Automatische Ableitung (Autograd)

Pytorch: Automatische Derivation (Autograd)
Pytorch: Definieren Sie Ihre eigene automatische Derivatfunktion
TensorFlow: Statische Grafik



nn -Modul ( nn -Modul)

Pytorch: Neurales Netzwerkmodul NN
Pytorch: Modul Optim optimieren
Pytorch: Customized Neural Network NN Modul
Pytorch: Steuerfluss und Parameterfreigabe

Wie renne ich? Empfohlene Auslaufmethode

Einige Code in diesem Repo werden in Blöcken unter Verwendung von #%% getrennt. Ein Block ist genauso wie eine Zelle im Jupyter Notebook . Daher werden Redakteure/IDEs, die diese Funktionalität unterstützen, empfohlen.

Wie zum Beispiel: