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Tutoriels, exemples et livres Pytorch

Table des matières / contenu:

Tutoriels, exemples et livres Pytorch
- Table des matières / contenu:
- Tutoriels et exemples Pytorch 1.x
- Livres et diapositives sur les livres Pytorch, les PPT, etc.
- Voici quelques tutoriels indépendants
  - 1) Apprentissage en profondeur pytorch: 60 minutes d'introduction et de combat pratique
  - 2) Apprendre le pytorch avec des exemples d'apprentissage du pytorch
- Comment courir? Méthode de course recommandée

Tutoriels et exemples Pytorch 1.x

0. Guide des modifications de la version et de la migration.
1.PYTORCH_FOR_NUMPY_USERS Guide Pytorch pour les utilisateurs Numpy
2.Pytorch_basics Pytorch Basics
3.Linear_Regression Régression linéaire
4.Logistic_regression régression logistique
5. Optimiseur optimiseur
6.Nearm_network Networal
7.Convolutional_neural_network (CNN) Réseau neuronal convolutionnel
8.Famous_cnn Classic CNN Network
9.Using_pretrared_models en utilisant des modèles pré-formés
10.Dataset_and_dataloader Lecture des données personnalisées
11.custom_dataset_example définir votre propre ensemble de données
12.Visdom_visualisation Visdom Visualisation
13.Sensorboard_visualisation Visualisation du tensorboard
14. Semantic_segmentation Segantis Segmentation
15.Transfer_Learning Transfer Learning
16.NEAURAL_STYLE (StyleTransfer) Transfert de style
A. Vision informatique et pytorch
- Un bref résumé du pytorch et de la vision par ordinateur
  - Version Markdown
  - Version du cahier
B.Pytorch Aperçu

Livres et diapositives sur les livres Pytorch, les PPT, etc.

Remarque: certains d'entre eux sont une ancienne version; La partie du livre suivante n'est pas la version 1.x.

Il peut y avoir des retards dans la mise à jour de ce répertoire. Veuillez vous référer aux fichiers de ce dossier pour toutes les informations.

Différenciation automatique dans pytorch.pdf
Un bref résumé du PTDC '18 Pytorch 1.0 Aperçu et promesse - Hacker Noon.pdf
Architectures profondes.pdf
Architectures Deep.pptx
Kites d'outils d'apprentissage en profondeur II Pytorch Exemple.pdf
Deep Learning with Pytorch - Vishnu Subramanian.pdf
Profond-learning-with-pytorch.pdf
Deep_learning_with_pytorch_quick_start_guide.pdf
Premiers pas vers l'apprentissage en profondeur avec pytorch.pdf
Introduction au flux tenseur, pytorch et caffe.pdf
Pytorch 0.4 - Tutoriel - Version du répertoire.pdf
Pytorch 0,4 Documentation chinoise - traduction.pdf
Pytorch 1.0 Rassemblant la recherche et la production de présentation.pdf
Recettes de pytorch - une approche de solution de problèmes - Pradeepta Mishra.pdf
Pytorch sous le capot un guide pour comprendre les internes pytorch.pdf
pytorch-internals.pdf
Pytorch_tutorial_0.0.4_yu tingsong.pdf
Pytorch_tutorial_0.0.5_yu tingsong.pdf
Pytorch Convolution, déconvolution - Télécharger depuis 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 pour les débutants en Deep Learning - Liao Xingyu (avec catalogue) .pdf
Deep Learning Framework Pytorch: Début et pratique - Chen Yun.pdf

Udacity: Deep Learning with Pytorch

Se développer à la vue

 * Partie 1: Introduction à Pytorch et en utilisant des tenseurs
* Partie 2: Construire des réseaux de neurones entièrement connectés avec Pytorch
* PARTIE 3: Comment former un réseau entièrement connecté avec une rétropropagation sur MNIST
* Partie 4: Exercice - Former un réseau de neurones sur la mode-MNIST
* Partie 5: Utilisation d'un réseau formé pour faire des prédictions et valider les réseaux
* Partie 6: Comment enregistrer et charger des modèles formés
* Partie 7: Chargez les données de l'image avec TorchVision, également augmentation des données
* Partie 8: Utilisez le transfert d'apprentissage pour former un classificateur d'image à la pointe de la technologie pour les chiens et les chats

Pytorch-zéro-à-tout: diapositives-neuf de Google Drive

Se développer à la vue

 * Conférence 01_ Aperçu.pptx
* Conférence 02_ Modèle linéaire.pptx
* Lecture 03_ Gradient Descent.pptx
* Lecture 04_ Rack-Propagation et Pytorch Autograd.pptx
* Conférence 05_ Régression linéaire dans Pytorch Way.pptx
* Conférence 06_ régression logistique.pptx
* Conférence 07_ large _ deep.pptx
* Conférence 08_Dataloader.pptx
* CONFÉRENCE 09_ CLASSIFIER SOFTMAX.PPTX
* Conférence 10_ BASIC CNN.pptx
* Conférence 11_ Cnn.pptx avancé
* Conférence 12_ RNN.pptx
* Conférence 13_ RNN II.pptx
* Conférence 14_ SEQ2SEQ.PPTX
* Conférence 15_ NSML, plateforme ML la plus intelligente.pptx

Diapositives du cours en profondeur et document - fleuret.org

Se développer à la vue

 * 1-1-from-anns-to-profonde-learning.pdf
* 1-2-Current-Success.pdf
* 1-3-ce qui est-happe.pdf
* 1-4-tendeurs et linéaire-régression.pdf
* 1-5-5-dimensions-tenseurs.pdf
* 1-6-Tensor-Internals.pdf
* 2-1-libellé et risque.pdf
* 2-2-overfiting.pdf
* 2-3-bias-variance-dilemma.pdf
* 2-4-évaluation-protocols.pdf
* 2-5-Basic-Embeddings.pdf
* 3-1-perceptron.pdf
* 3-2-lda.pdf
* 3-3-Feures.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 et procédure par lots.pdf
* 4-4-Convolutions.pdf
* 4-5-poooling.pdf
* 4-6-écriture-a-module.pdf
* 5-1-cross-entropropy-loss.pdf
* 5-2-sgd.pdf
* 5-3-optim.pdf
* 5-4-l2-l1-penalties.pdf
* 5-5-initialisation.pdf
* 5-6-architecture et formation.pdf
* 5-7-Writing-an-Autograd-Function.pdf
* 6-1-benefits-of-depth.pdf
* 6-2-rectificateurs.pdf
* 6-3-dropout.pdf
* 6-4-lormalisation.pdf
* 6-5-résiduel-networks.pdf
* 6-6-using-gpus.pdf
* 7-1-cv-tasks.pdf
* 7-2-image-classification.pdf
* 7-3-objet-détection.pdf
* 7-4-segmentation.pdf
* 7-5-dataloader-and-legery.pdf
* 8-1
* 8-2
* 8-3-visualizing-input.pdf
* 8-4-optimiser-inputs.pdf
* 9-1-transsposition-confolutions.pdf
* 9-2-autoencoders.pdf
* 9-3-dénuisant et variational-autoencoders.pdf
* 9-4-nvp.pdf
* 10-1-gan.pdf
* 10-2-wasserstein-gan.pdf
* 10-3 conditionnel-gan.pdf
* 10-4-persistence.pdf
* 11-1-rnn-basics.pdf
* 11-2-lstm-and-gru.pdf
* 11-3-mot-embouchés et translation.pdf

Voici quelques tutoriels indépendants

1) Apprentissage en profondeur pytorch: 60 minutes d'introduction et de combat pratique

Se développer à la vue



Qu'est-ce que Pytorch? (Qu'est-ce que Pytorch?)

commencer
Tenseur
Opération


Pont nu
Convertir le tenseur de Torch en tableau nu
Convertir le réseau Numpy en tenseur de torche


Tenseurs sur Cuda



Autograd: recherche automatiquement des conseils

Tenseur
pente



Réseaux neuronaux

Définir le réseau
Fonction de perte
Étalon
Mettre à jour les poids



Former un classificateur

Où sont les données?
Formation d'un classificateur d'images
1. Charge et normaliser CIFAR10
2. Définir le réseau neuronal convolutionnel
3. Définir les fonctions de perte et les optimisateurs
4. Formation du réseau
5. Utilisez les données de test pour tester le réseau


Formation sur le GPU
Formation sur plusieurs GPU
Que faire ensuite?



Facultatif: parallélisme de données

Importation et paramètres
Ensemble de données virtuel
Modèle simple
Créer un modèle et des données en parallèle
Exécuter le modèle
résultat
2 GPUS
3 GPU
8 GPU


Résumer

2) Apprendre le pytorch avec des exemples d'apprentissage du pytorch

Se développer à la vue



Tenseurs

Réchauffez-vous: utilisez Numpy
Pytorch: tenseurs



Dérivation automatique (Autograd)

Pytorch: dérivation automatique (Autograd)
Pytorch: Définissez votre propre fonction dérivée automatique
TensorFlow: graphique statique



Module nn (module nn )

Pytorch: module de réseau neuronal nn
Pytorch: optimiser le module Optim
Pytorch: Module NN Net Network personnalisé
Pytorch: Control Flux et Partage des paramètres

Comment courir? Méthode de course recommandée

Certains code de ce dépôt sont séparés en blocs à l'aide de #%% . Un bloc est le même qu'une cellule dans Jupyter Notebook . Ainsi, les éditeurs / IDE prenant en charge cette fonctionnalité sont recommandés.

Tel que: