pytorch tutorials examples and books Unduh - pytorch tutorials examples and books Sumber Download

pytorch tutorials examples and books

ular piton

1.0.0

Unduh

Tutorial, contoh, dan buku Pytorch

Daftar Isi / Isi:

Tutorial, contoh, dan buku Pytorch
- Daftar Isi / Isi:
- Tutorial dan contoh Pytorch 1.x
- Buku dan slide tentang buku pytorch, ppts, dll.
- Berikut beberapa tutorial independen
  - 1) Pembelajaran mendalam Pytorch: 60 menit pengantar dan pertempuran praktis
  - 2) Belajar Pytorch dengan contoh -contoh belajar Pytorch
- Bagaimana cara berlari? Metode menjalankan yang disarankan

Tutorial dan contoh Pytorch 1.x

Perubahan versi 0.pytorch dan panduan migrasi
1.pytorch_for_numpy_users pytorch panduan untuk pengguna numpy
2.PyTorch_Basics Pytorch Basics
3.LINERAR_REGRESSI Regresi Linier
4.LOGISTIK_REGRESI Regresi logistik
5. Optimizer Optimizer
6.Neural_network Neural Network
7. Convolutional_neural_network (CNN) Jaringan Saraf Konvolusional
8. famous_cnn Classic CNN Network
9.using_pretrain_models menggunakan model pra-terlatih
10.dataset_and_dataloader Membaca Data Kustom
11.custom_dataset_example Tentukan dataset Anda sendiri
12.visdom_visualisasi visualisasi visdom
13.Tensorboard_Visualisasi Visualisasi Tensorboard
14. SEMANTIC_SEMENTASI SEMITIC SEMPANTAS
15.Transfer_Learning Transfer Learning
Transfer gaya 16.neural_style (styletransfer)
A. Visi Komputer dan Pytorch
- Ringkasan singkat tentang pytorch dan visi komputer
  - Versi Markdown
  - Versi notebook
B. Tinjauan B.Pytorch

Buku dan slide tentang buku pytorch, ppts, dll.

Catatan: Beberapa di antaranya adalah versi lama; Bagian buku berikut ini bukan versi 1.x.

Mungkin ada penundaan dalam memperbarui direktori ini. Silakan merujuk ke file di folder ini untuk semua informasi.

Diferensiasi otomatis di pytorch.pdf
Ringkasan singkat dari PTDC '18 Pytorch 1.0 Pratinjau dan Janji - Hacker Noon.pdf
Arsitektur mendalam.pdf
DEEP ARCHITEKTURS.PPTX
Deep Learning Toolkits II Contoh Pytorch.pdf
Pembelajaran mendalam dengan pytorch - vishnu subramanian.pdf
Deep-learning-with-pytorch.pdf
Deep_learning_with_pytorch_quick_start_guide.pdf
Langkah pertama menuju pembelajaran mendalam dengan pytorch.pdf
Pengantar Aliran Tensor, Pytorch dan Caffe.pdf
PyTorch 0.4 - Tutorial - Direktori Versi.pdf
Pytorch 0.4 Dokumentasi Cina - Translation.pdf
Pytorch 1.0 Membawa Penelitian dan Produksi Bersama Presentasi.pdf
Resep Pytorch - Pendekatan Solusi Masalah - Pradeepta Mishra.pdf
Pytorch Under the Hood Panduan untuk memahami pytorch internal.pdf
Pytorch-internal.pdf
Pytorch_tutorial_0.0.4_yu tingsong.pdf
Pytorch_tutorial_0.0.5_yu tingsong.pdf
Pytorch Convolution, DeconVolution - Unduh dari Internet.pdf
Pytorch Deep Learning Practice-hou yijun.epub
Pytorch Deep Learning Practice-hou yijun.pdf
Deep Learning Pytorch - Liao Xingyu.pdf
Pembelajaran mendalam pytorch visi komputer praktis-tang jinmin.pdf
Pytorch untuk pemula dalam pembelajaran mendalam - liao xingyu (dengan katalog) .pdf
Kerangka belajar yang mendalam Pytorch: Memulai dan Berlatih - Chen Yun.pdf

Udacity: Pembelajaran mendalam dengan pytorch

Perluas untuk dilihat

 * Bagian 1: Pengantar Pytorch dan menggunakan Tensor
* Bagian 2: Membangun jaringan saraf yang terhubung sepenuhnya dengan Pytorch
* Bagian 3: Cara Melatih Jaringan Yang Terhubung Sepenuhnya Dengan Backpropagation Di Mnist
* Bagian 4: Olahraga - Latih jaringan saraf di fashion -mnist
* Bagian 5: Menggunakan jaringan terlatih untuk membuat prediksi dan memvalidasi jaringan
* Bagian 6: Cara Menyimpan dan Memuat Model Terlatih
* Bagian 7: Muat data gambar dengan obor, juga augmentasi data
* Bagian 8: Gunakan Transfer Learning untuk melatih classifier gambar canggih untuk anjing dan kucing

Pytorch-Zero-to-all: Slide-newest dari Google Drive

Perluas untuk dilihat

 *Kuliah 01_ Overview.pptx
*Kuliah 02_ linear model.pptx
*Kuliah 03_ gradient descent.pptx
*Kuliah 04_ Propagasi Back dan Pytorch Autograd.pptx
*Kuliah 05_ regresi linier di pytorch way.pptx
*Kuliah 06_ Logistik regresi.pptx
*Kuliah 07_ lebar _ deep.pptx
*Kuliah 08_Dataloader.pptx
*Kuliah 09_ softmax classifier.pptx
*Kuliah 10_ CNN.PPTX BASIC
*Kuliah 11_ canggih cnn.pptx
*Kuliah 12_ rnn.pptx
*Kuliah 13_ Rnn II.Pptx
*Kuliah 14_ seq2seq.pptx
*Kuliah 15_ NSML, Smartest ML Platform.pptx

Slide dan handout kursus pembelajaran mendalam - fleuret.org

Perluas untuk dilihat

 * 1-1-from-anns-to-deep-learning.pdf
* 1-2-Current-Success.pdf
* 1-3-apa-adalah-happening.pdf
* 1-4-tegang-dan-linear-regresi.pdf
* 1-5-high-dimensional-tegang.pdf
* 1-6-tensor-internal.pdf
* 2-1-loss-and-risk.pdf
* 2-2-overfitting.pdf
* 2-3-bias-varians-dinemma.pdf
* 2-4-evaluasi-protocols.pdf
* 2-5-BASIC-EMBEDDING.PDF
* 3-1-Perceptron.pdf
* 3-2-LlA.pdf
* 3-3-Fitur.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 modul-dan-batch-processing.pdf
* 4-4-convolutions.pdf
* 4-5-pooling.pdf
* 4-6 penulisan-a-module.pdf
* 5-1-cross-entropy-loss.pdf
* 5-2-sgd.pdf
* 5-3-optim.pdf
* 5-4-l2-l1-penalties.pdf
* 5-5 inisialisasi.pdf
* 5-6-arsitektur-dan-pelatihan.pdf
* 5-7-penulisan-autograd-function.pdf
* 6-1-benefits-of-depth.pdf
* 6-2-rectifiers.pdf
* 6-3-dropout.pdf
* 6-4-batch-normalisasi.pdf
* 6-5-residual-networks.pdf
* 6-6-using-gpus.pdf
* 7-1-cv-Tasks.pdf
* 7-2-image-classification.pdf
* 7-3-object-detection.pdf
* 7-4-segmentasi.pdf
* 7-5-Dataloader-and-Surgery.pdf
* 8-1-terlihat-di-parameter.pdf
* 8-2-terlihat-at-activations.pdf
* 8-3-visualisasi-in-input.pdf
* 8-4-optimising-inputs.pdf
* 9-1-transposed-convolutions.pdf
* 9-2-autoencoders.pdf
* 9-3-denoising-dan-variasional-otoencoders.pdf
* 9-4-nvp.pdf
* 10-1-gan.pdf
* 10-2-Wasserstein-gan.pdf
* 10-3-conditional-gan.pdf
* 10-4-persistence.pdf
* 11-1-rnn-basics.pdf
* 11-2-lstm-and-gru.pdf
* 11-3-kata-embeddings-and-translation.pdf

Berikut beberapa tutorial independen

1) Pembelajaran mendalam Pytorch: 60 menit pengantar dan pertempuran praktis

Perluas untuk dilihat



Apa itu Pytorch? (Apa itu Pytorch?)

Memulai
Tensor
Operasi


Jembatan Numpy
Konversi tensor obor ke array numpy
Konversi array numpy menjadi obor tensor


Tensor di Cuda



Autograd: Secara otomatis mencari panduan

Tensor
gradien



Jaringan saraf

Tentukan jaringan
Fungsi kerugian
Backpropagation
Perbarui bobot



Melatih classifier

Dimana datanya?
Melatih classifier gambar
1. Muat dan Standarisasi CIFAR10
2. Tentukan jaringan saraf konvolusional
3. Tentukan fungsi kerugian dan pengoptimal
4. Melatih Jaringan
5. Gunakan data uji untuk menguji jaringan


Pelatihan tentang GPU
Pelatihan tentang beberapa GPU
Apa yang harus dilakukan selanjutnya?



Opsional: Paralelisme data

Impor dan parameter
Dataset Virtual
Model sederhana
Buat model dan data secara paralel
Jalankan model
hasil
2 GPU
3 GPU
8 GPU


Meringkaskan

2) Belajar Pytorch dengan contoh -contoh belajar Pytorch

Perluas untuk dilihat



Tensor

Pemanasan: Gunakan Numpy
Pytorch: Tensor



Derivasi Otomatis (Autograd)

Pytorch: Derivasi Otomatis (Autograd)
Pytorch: Tentukan fungsi turunan otomatis Anda sendiri
TensorFlow: Grafik statis



Modul nn (Modul nn )

Pytorch: Modul Jaringan Saraf NN
PyTorch: Optimalkan Optimasi Modul
PyTorch: Modul NN NN NN NN NN yang disesuaikan
Pytorch: Aliran kontrol dan berbagi parameter

Bagaimana cara berlari? Metode menjalankan yang disarankan

Beberapa kode dalam repo ini dipisahkan dalam blok menggunakan #%% . Blok sama dengan sel di Jupyter Notebook . Jadi editor/IDE yang mendukung fungsi ini direkomendasikan.

Seperti: