Dive into DL PyTorch
1.0.0
このプロジェクトは、元の本「Hand-on Learning Deep Learning」のMXNETコードの実装をPytorchの実装に変更します。オリジナルの本の著者：アストン・チャン、リー・ムー、ザカリー・C・リプトン、アレクサンダー・J・スモーラ、その他のコミュニティ貢献者、github住所：https：//github.com/d2l-ai/d2l-zh
この本の中国語版と英語版にはいくつかの違いがあります。この本の英語版のPytorchリファクタリングについては、このプロジェクトを参照してください。この本の中国語版と英語版にはいくつかの違いがあります。英語版のPytorch修正については、このレポを参照できます。
このリポジトリには、主にコードとドキュメントの2つのフォルダーが含まれています（さらに、一部のデータはデータに保存されています）。コードフォルダーは、各章（Pytorchに基づく）に関連するJupyterノートブックコードです。 Docsフォルダーは、「Hand-on Deep Learning」ブックの関連コンテンツであるMarkdown形式で、Docsifyを使用してWebドキュメントをGitHubページに展開します。元の本はMXNETフレームワークを使用しているため、ドキュメントのコンテンツは元の本とはわずかに異なる場合がありますが、全体的なコンテンツは同じです。このプロジェクトまたは問題への貢献は大歓迎です。
このプロジェクトは、深い学習に関心のある子供用の靴、特に深い学習のためにPytorchを使用したい人を対象としています。このプロジェクトでは、深い学習や機械学習に関する背景知識を持つ必要はありません。基本的な線形代数、差動と確率、基本的なPythonプログラミングなど、基本的な数学とプログラミングを理解するだけです。
このリポジトリにはいくつかのラテックス式が含まれていますが、GithubのMarkdownネイティブはフォーミュラディスプレイをサポートしておらず、Docsフォルダーはdocsifyを使用してGithubページに展開されているため、ドキュメントを表示する最も簡単な方法は、このプロジェクトのWebバージョンに直接アクセスすることです。もちろん、関連するコードを実行する場合でも、プロジェクトをクローンしてから、コードフォルダーで関連するコードを実行する必要があります。
ドキュメントにローカルにアクセスして、最初にdocsify-cliツールをインストールすることもできます。
npm i docsify-cli -g次に、プロジェクトをローカルにクローンします。
git clone https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch.git
cd Dive-into-DL-PyTorch次に、ローカルサーバーを実行して、 http://localhost:3000でドキュメントWebレンダリング効果に簡単にアクセスできるようにします。
docsify serve docs docsify-cliツールをインストールしたくない場合、さらにはNode.jsもコンピューターにインストールされておらず、何らかの理由でドキュメントをローカルに閲覧する場合は、 dockerコンテナでWebサービスを実行できます。
まず、このプロジェクトを地元にクローンします。
git clone https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch.git
cd Dive-into-DL-PyTorch次に、次のコマンドを使用して、「D2DL」という名前のdocker画像を作成します。
docker build -t d2dl .画像が作成されたら、次のコマンドを実行して新しいコンテナを作成します。
docker run -dp 3000:3000 d2dl最後に、このアドレスを開きますhttp://localhost:3000/#/ブラウザでドキュメントへのアクセスを楽しんでください。コンピューターにあまりにも多くのツールをインストールしたくない人に適しています。
継続的に更新されました...
中国語版：手で深い学習を学ぶ| GitHubリポジトリ
英語版：深い学習に飛び込みます| Github Repo
このプロジェクトを研究で使用した場合は、元の本を引用してください。
@book{zhang2019dive,
title={Dive into Deep Learning},
author={Aston Zhang and Zachary C. Lipton and Mu Li and Alexander J. Smola},
note={url{http://www.d2l.ai}},
year={2020}
}
