pytorch deep learning Download - pytorch deep learning Source Code скачать

Учитесь Pytorch для глубокого обучения

Добро пожаловать в The Zero to Mastery Learn Pytorch для курса глубокого обучения, второе лучшее место для изучения Pytorch в Интернете (первым является документация Pytorch).

Обновление апреля 2023 года. Новый урок для Pytorch 2.0 - Live! А поскольку Pytorch 2.0-это аддитивное (новые функции) и обратно-совместимое выпуск, все предыдущие материалы курса по -прежнему будут работать с Pytorch 2.0.

Содержание этой страницы

Курс материалы/схема
Об этом курсе
Статус (прогресс создания курса)
Журнал (журнал процесса создания материала курса)

Курс материалы/схема

Версия онлайн -книги: Все материалы курса доступны в читаемой онлайн -книге на LearnPytorch.io.
? Первые пять разделов на YouTube: изучите Pytorch за день, наблюдая за первыми 25-часовыми материалами.
? Фокус курса: код, код, код, эксперимент, эксперимент, эксперимент.
? ‍♂️ стиль обучения: https://sive.rs/kimo.
? Задайте вопрос: Смотрите страницу обсуждения GitHub для существующих вопросов/Задайте свои собственные.

Раздел	Что это покрывает?	Упражнения и внеклассные	Слайды
00 - Основы Pytorch	Многие фундаментальные операции Pytorch, используемые для глубокого обучения и нейронных сетей.	Ходить в упражнения и внеклассные	Перейти к слайдам
01 - Рабочий процесс Pytorch	Обеспечивает схему подхода к глубокому обучению и созданию нейронных сетей с помощью Pytorch.	Ходить в упражнения и внеклассные	Перейти к слайдам
02 - Классификация нейронной сети Pytorch	Использует рабочий процесс Pytorch от 01, чтобы пройти проблему классификации нейронной сети.	Ходить в упражнения и внеклассные	Перейти к слайдам
03 - Компьютерное зрение Pytorch	Давайте посмотрим, как Pytorch можно использовать для проблем с компьютерным зрением, используя один и тот же рабочий процесс с 01 и 02.	Ходить в упражнения и внеклассные	Перейти к слайдам
04 - Pytorch пользовательские наборы данных	Как загрузить пользовательский набор данных в Pytorch? Также мы будем закладывать основы в этом ноутбуке для нашего модульного кода (описано в 05).	Ходить в упражнения и внеклассные	Перейти к слайдам
05 - Pytorch Going Modular	Pytorch предназначен для того, чтобы быть модульным, давайте превратим то, что мы создали, в серию сценариев Python (так вы часто найдете код Pytorch в дикой природе).	Ходить в упражнения и внеклассные	Перейти к слайдам
06 - Обучение переноса Pytorch	Давайте возьмем хорошо выполненную предварительно обученную модель и настроите ее на одну из наших собственных проблем.	Ходить в упражнения и внеклассные	Перейти к слайдам
07 - Milestone Project 1: Отслеживание эксперимента Pytorch	Мы создали кучу моделей ... разве не было бы хорошо отслеживать, как они все идут?	Ходить в упражнения и внеклассные	Перейти к слайдам
08 - Milestone Project 2: Pytorch Paper Replicating	Pytorch - самая популярная структура глубокого обучения для исследований в области машинного обучения, давайте посмотрим, почему, воспроизводя бумагу для машинного обучения.	Ходить в упражнения и внеклассные	Перейти к слайдам
09 - Milestone Project 3: Развертывание модели	Итак, мы построили работающую модель Pytorch ... Как мы можем получить ее в руки других? Подсказка: развернуть его в Интернете.	Ходить в упражнения и внеклассные	Перейти к слайдам
Pytorch Extra Resources	Этот курс охватывает большое количество питорха и глубокого обучения, но область машинного обучения огромна, внутри здесь вы найдете рекомендуемые книги и ресурсы для: Pytorch и Deep Learning, ML Engineering, NLP (обработка естественного языка), данные временных рядов, где можно найти наборы данных и многое другое.	-	-
Pytorch Cheatsheet	Очень быстрый обзор некоторых основных особенностей Pytorch Plus ссылки на различные ресурсы, где можно найти больше в курсе и в документации Pytorch.	-	-
Quick Pytorch 2.0 Учебник	Фассссст введение в Pytorch 2.0, что нового и как начать работу вместе с ресурсами, чтобы узнать больше.	-	-

Статус

Все материалы заполнены и видео, опубликованные на ноль до мастерства!

Смотрите страницу проекта для совета директоров работы-https://github.com/users/mrdbourke/projects/1

Общее количество видео: 321
Скелетный код для: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
Готовые аннотации (текст) для: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
Готовые изображения для: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
Готовые ключи для: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
Готовые упражнения и решения для: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09

Смотрите журнал для почти ежедневных обновлений.

Об этом курсе

Для кого этот курс?

Вы: являетесь новичком в области машинного обучения или глубокого обучения и хотели бы выучить Pytorch.

Этот курс: учит вас Pytorch и многим концепциям машинного обучения практическим, первым способом.

Если у вас уже есть 1-летний опыт в машинном обучении, этот курс может помочь, но он специально разработан, чтобы быть для начинающих.

Каковы предпосылки?

3-6 месяцев кодируя Python.
По крайней мере, один курс машинного обучения для начинающих (однако это можно было бы пропустить, ресурсы связаны для многих различных тем).
Опыт использования ноутбуков Jupyter или Google Colab (хотя вы можете забрать это по мере продвижения).
Готовность учиться (самое важное).

Для 1 & 2 я бы порекомендовал Bootcamp Zero to Mastery Data и Machine Learning Bootcamp, он научит вас основам машинного обучения и Python (хотя я предвзято, хотя, я также преподаю этот курс).

Как преподается курс?

Все материалы курса доступны бесплатно в онлайн -книге на LearnPytorch.io. Если вы любите читать, я бы порекомендовал пройти через ресурсы.

Если вы предпочитаете учиться с помощью видео, курс также преподается в формате в стиле ученичества, то есть я пишу код Pytorch, вы пишете код Pytorch.

Есть причина, по которой девиз курса включает в себя , если вы сомневаетесь, запустите код и эксперимент, эксперимент, эксперимент! Полем

Вся моя цель - помочь вам сделать одну вещь: изучить машинное обучение, написав код Pytorch.

Код написан через ноутбуки Google Colab (вы также можете использовать ноутбуки Jupyter), невероятный бесплатный ресурс для экспериментов с машинным обучением.

Что я получу, если закончу курс?

Есть сертификаты и все эти джаз, если вы перейдете через видео.

Но сертификаты - это MEH.

Вы можете считать этот курс строителем машинного обучения.

К концу вы написали сотни строк кода Pytorch.

И будет подвергаться многим наиболее важным понятиям в машинном обучении.

Поэтому, когда вы собираетесь создать свои собственные проекты машинного обучения или осмотреть публичный проект машинного обучения, сделанное с помощью Pytorch, он будет показанным, а если это не так, по крайней мере, вы узнаете, где искать.

Что я буду строить в курсе?

Мы начинаем с основных оснований Pytorch и машинного обучения, так что даже если вы новичок в машинном обучении, вы будете увлечены скоростью.

Затем мы рассмотрим более продвинутые области, включая классификацию нейронной сети Pytorch, рабочие процессы Pytorch, компьютерное зрение, пользовательские наборы данных, отслеживание экспериментов, развертывание моделей и мой личный фаворит: Transfer Learning, мощный метод для принятия той, что одна модель машинного обучения узнала на другой проблеме и применение ее к себе!

Попутно вы создадите три вехи, окружающие всеобъемлющий проект под названием Foodvision, модель компьютерного здравоохранения нейронной сети для классификации изображений продуктов питания.

Эти важные проекты помогут вам практиковать использование Pytorch для освещения важных концепций машинного обучения и создания портфеля, которое вы можете показать работодателям и сказать «вот что я сделал».

Как мне начать?

Вы можете прочитать материалы на любом устройстве, но этот курс лучше всего просмотреть и кодируется в браузере настольных компьютеров.

Курс использует бесплатный инструмент под названием Google Colab. Если у вас нет опыта с этим, я бы прошел бесплатное введение в учебник Google Colab, а затем вернулся сюда.

Для начала:

Нажмите на одну из ссылок на ноутбук или раздела выше, например, «00. Основы Pytorch».
Нажмите кнопку «Открыть в колабах» вверх.
Нажмите Shift+введите несколько раз и посмотрите, что произойдет.

На мой вопрос не отвечает

Пожалуйста, оставьте обсуждение или отправьте мне электронное письмо напрямую: Daniel (AT) Mrdbourke (Dot) Com.

Бревно

Почти ежедневные обновления происходящего.

15 мая 2023 г. - Учебное пособие Pytorch 2.0 закончено + видео, добавленные в ZTM/Udemy, см. Код: https://www.learnpytorch.io/pytorch_2_intro/
13 апреля 2023 г. - Обновление ноутбука Pytorch 2.0
30 марта 2023 г. - Обновление ноутбука Pytorch 2.0 с дополнительной информацией/Clean Code
23 марта 2023 г. - Учебное пособие Pytorch 2.0 с аннотациями и изображениями
13 марта 2023 г. - Добавьте стартовый код для учебника Pytorch 2.0
18 ноября 2022 г. - Добавьте ссылку на 3 наиболее распространенных ошибок в Pytorch + ссылки на разделы курса для получения дополнительной информации: https://www.learnpytorch.io/pytorch_est_common_errors/
9 ноября 2022 г. - Добавьте чит -лист Pytorch для очень быстрого обзора основных функций Pytorch + ссылки на разделы курсов: https://www.learnpytorch.io/pytorch_cheatsheet/
9 ноября 2022 г. - Материалы полного курса (300 видео) теперь живут на Udemy! Вы можете зарегистрироваться здесь: https://www.udemy.com/course/pytorch-for-deep-learning/?couponcode=ztmgoodies7 (код запуска сделки, действительный в течение 3-4 дней с этой строки)
4 ноября 2022 года - Добавьте ноутбук для чит -листа Pytorch в extras/ (простой обзор многих наиболее важных функций Pytorch)
2 октября 2022 года - все видео для раздела 08 и 09 опубликовано (100+ видео для последних двух разделов)!
30 августа 2022 г. - Записано 15 видео для 09, Всего видео: 321, Завершенное раздел 09 видео !!!! ... даже больше 08 !!
29 августа 2022 г. - Записано 16 видео для 09, общее видео: 306
28 августа 2022 г. - записано 11 видео для 09, общее видео: 290
27 августа 2022 г. - Записано 16 видео для 09, Всего видео: 279
26 августа 2022 г. - Добавьте последние штрихи в ноутбук 09, добавьте слайды для 09, создайте решения и упражнения для 09
25 августа 2022 г. - Добавьте аннотации и очистку 09, удалите TK, изображения очистки, сделайте слайды для 09
24 августа 2022 г. - Добавьте аннотации в 09, основные выводы, упражнения и внеклассные
23 августа 2022 г. - Добавьте аннотации в 09, добавьте много изображений/слайдов
22 августа 2022 г. - Добавьте аннотации в 09, начните работать над слайдами/изображениями
20 августа 2022 г. - Добавьте аннотации в 09
19 августа 2022 г. - Добавьте аннотации в 09, проверьте потрясающие демонстрации!
18 августа 2022 г. - Добавьте аннотации в 09
17 августа 2022 г. - Добавьте аннотации в 09
16 августа 2022 г. - добавить аннотации в 09
15 августа 2022 г. - Добавьте аннотации в 09
13 августа 2022 г. - Добавьте аннотации в 09
12 августа 2022 г. - Добавьте демо -файлы для записной книжки 09 в demos/ , Начните аннотировать ноутбук 09 с текстом объяснения
11 августа 2022 г. - Закончите код скелета.
10 августа 2022 г. - Добавьте раздел для дополнительных ресурсов Pytorch (места, где можно узнать больше о Pytorch/Deep Learning): https://www.learnpytorch.io/pytorch_extra_resources/
09 августа 2022 г. - Добавьте больше кода скелета в ноутбук 09
08 августа 2022 г. - Создайте черновой ноутбук для 09, конечная цель для развертывания Mini Model Foodvision и сделать ее публично доступной
05 августа 2022 г. - Записано 11 видео для 08, Всего видео: 263, раздел 08 Видео завершены! ... Самый большой раздел на данный момент
04 августа 2022 года - записано 13 видео для 08, общее видео: 252
03 августа 2022 г. - Записано 3 видео для 08, общее видео: 239
02 августа 2022 года - записано 12 видео для 08, общее количество видео: 236
30 июля 2022 года - записано 11 видео для 08, общее видео: 224
29 июля 2022 г. - Добавьте упражнения + решения для 08, см. Живое прохождение на YouTube: https://youtu.be/tjpw_by8y3g
28 июля 2022 года - добавьте слайды для 08
27 июля 2022 г. - Очистка большей части 08, начните с слайдов для 08, упражнения и внеклассные
26 июля 2022 г. - Добавьте аннотации и изображения для 08
25 июля 2022 года - добавить аннотации для 08
24 июля 2022 года - запустить первую половину, конечно, (записные книжки 00-04) в одном видео (25+ часов !!!) на YouTube: https://youtu.be/z_ikdlimn6a
21 июля 2022 г. - Добавьте аннотации и изображения для 08
20 июля 2022 г. - Добавьте аннотации и изображения для 08, так близко! Это эпический раздел
19 июля 2022 г. - Добавьте аннотации и изображения для 08
15 июля 2022 г. - Добавьте аннотации и изображения для 08
14 июля 2022 года - добавить аннотации для 08
12 июля 2022 года - Добавьте аннотации для 08, Woo Woo, это раздел Bigggg!
11 июля 2022 года - добавить аннотации для 08
9 июля 2022 года - добавить аннотации для 08
8 июля 2022 года - добавьте кучу аннотаций в 08
6 июля 2022 года - курс, запущенный в Academy ZTM с видео для разделов 00-07! - https://dbourke.link/ztmpytorch
1 июля 2022 г. - Добавьте аннотации и изображения для 08
30 июня 2022 года - добавить аннотации для 08
28 июня 2022 года - записано 11 видео для раздела 07, общее количество видео 213, все видео для раздела 07 завершены!
27 июня 2022 года - записано 11 видео для раздела 07, общее количество видео 202
25 июня 2022 года - воссоздано 7 видео для раздела 06, чтобы включить обновленные API, общее количество видео 191
24 июня 2022 года - воссоздано 12 видео для раздела 06, чтобы включить обновленные API
23 июня 2022 г. - Закончите аннотации для 07, добавьте шаблон упражнений и решения для 07 + видео прохождения на YouTube: https://youtu.be/co_r2fycaju
21 июня 2022 г.-Сделайте 08 Runnable Fen-To-To-Cond, добавьте изображения и аннотации для 07
17 июня 2022 года - исправить 06, 07 v2 для предстоящего обновления версии Torchvision, добавьте много аннотаций в 08
13 июня 2022 г. - Добавьте ноутбук 08 Первая версия, начиная повторять бумагу трансформатора Vision
10 июня 2022 года - добавить аннотации для 07 v2
09 июня 2022 г. - Создать 07 V2 для torchvision v0.13 (это заменит 07 v1, когда будет выпущено torchvision=0.13 )
08 июня 2022 года - адаптировать 06 v2 для torchvision v0.13 (это заменит 06 v1, когда будет выпущено torchvision=0.13 )
07 июня 2022 г. - Создать ноутбук 06 v2 для предстоящего обновления torchvision v0.13 (новые методы обучения передачи)
04 июня 2022 года - добавить аннотации для 07
03 июня 2022 г. - Уровень аннотаций, добавленная в 07
31 мая 2022 г.-Добавьте кучу аннотаций для 07, сделайте Code Runnable End-To-To-
30 мая 2022 г. - Запишите 4 видео для 06, законченное раздел 06, на раздел 07, общее видео 186
28 мая 2022 г. - Запись 10 видео для 06, общее видео 182
24 мая 2022 г. - Добавьте решения и упражнения для 06
23 мая 2022 г. - Готовые аннотации и изображения для 06, время для выполнения упражнений и решений
22 мая 2202 - добавьте много изображений в 06
18 мая 2022 г. - Добавьте много аннотаций в 06
17 мая 2022 г. - добавлена куча аннотаций для раздела 06
16 мая 2022 г. - Записано 10 видео для раздела 05, отделка видео для раздела 05 ✅
12 мая 2022 г. - Добавлены упражнения и решения для 05
11 мая 2022 г. - Очистите ноутбуки части 1 и части 2 за 05, сделайте слайды для 05, начните с упражнений и решений для 05
10 мая 2022 г. - Обновления Huuuuge в разделе 05, см. Веб -сайт, он выглядит красиво: https://www.learnpytorch.io/05_pytorch_googe_modular/
09 мая 2022 г. - Добавьте кучу материалов для 05, очистки документов
08 мая 2022 года - добавьте кучу материалов для 05
06 мая 2022 г. - Продолжайте делать материалы для 05
05 мая 2022 г. - Раздел обновления 05 с заголовками/наброском
28 апреля 2022 года - записано 13 видео для 04, готовые видео для 04, теперь, чтобы сделать материалы для 05
27 апреля 2022 года - записано 3 видео для 04
26 апреля 2022 года - записано 10 видео для 04
25 апреля 2022 - записано 11 видео для 04
24 апреля 2022 - Подготовленные слайды для 04
23 апреля 2022 года - записано 6 видео для 03, закончили видео для 03, теперь до 04
22 апреля 2022 года - записано 5 видео для 03
21 апреля 2022 - записано 9 видео для 03
20 апреля 2022 - записано 3 видео для 03
19 апреля 2022 года - записано 11 видео для 03
18 апреля 2022 г. - Отделка упражнений/решения для 04, добавлено в прямом эфире пошагового руководства 04 упражнения/решения на YouTube: https://youtu.be/vsfmf9wqwx0
16 апреля 2022 г. - Отделка упражнений/решений для 03, добавлено в прямом эфире пошагового руководства 03 упражнений/решений на YouTube: https://youtu.be/_pibmqpeyha
14 апреля 2022 года - Добавьте конечные изображения/аннотации для 04, начинайте упражнения/решения для 03 и 04
13 апреля 2022 - добавить больше изображений/аннотаций для 04
3 апреля 2022 - добавить больше аннотаций для 04
2 апреля 2022 - добавить больше аннотаций для 04
1 апреля 2022 - добавить больше аннотаций для 04
31 марта 2022 года - добавьте больше аннотаций для 04
29 марта 2022 г. - Добавьте больше аннотаций для 04
27 марта 2022 г. - Начиная добавлять аннотации для 04
26 марта 2022 г. - Создание набора данных для 04
25 марта 2022 г. - Сделайте слайды для 03
24 марта 2022 г. - Ошибка исправления для 03 не работает в документах (наконец)
23 марта 2022 года - добавьте больше изображений для 03
22 марта 2022 года - добавьте изображения для 03
20 марта 2022 года - добавьте больше аннотаций для 03
18 марта 2022 г. - Добавьте больше аннотаций для 03
17 марта 2022 года - добавьте больше аннотаций для 03
16 марта 2022 года - добавьте больше аннотаций для 03
15 марта 2022 года - добавьте больше аннотаций для 03
14 марта 2022 г. - Начните добавлять аннотации для записной книжки 03, см. Работу, которая находится здесь: https://www.learnpytorch.io/03_pytorch_computer_vision/
12 марта 2022 года - записано 12 видео для 02, завершенное раздел 02, теперь на создание материалов для 03, 04, 05
11 марта 2022 года - записано 9 видео для 02
10 марта 2022 года - записано 10 видео для 02
9 марта 2022 г. - Очистка слайдов/код для 02, подготовка к записи
8 марта 2022 года - записано 9 видео для раздела 01, завершенной раздел 01, теперь на 02
7 марта 2022 года - записано 4 видео для раздела 01
6 марта 2022 года - записано 4 видео для раздела 01
4 марта 2022 года - записано 10 видео для раздела 01
20 февраля 2022 года - записано 8 видео для раздела 00, законченное раздел, теперь на 01
18 февраля 2022 года - записано 13 видео для раздела 00
17 февраля 2022 года - записано 11 видео для раздела 00
16 февраля 2022 г. - Добавлено руководство по настройке
12 февраля 2022 года - Tidy Up Readme с таблицей материалов, финишных изображений и слайдов для 01
10 февраля 2022 г. - Законченные слайды и изображения для 00, ноутбук готов к публикации: https://www.learnpytorch.io/00_pytorch_fundamentals/
01-07 февраля 2022 г. - Добавьте аннотации для 02, закончен, все еще нуждаются в изображениях, поработали над упражнениями/решениями сегодня
31 января 2022 года - Начните добавлять аннотации для 02
28 января 2022 г. - Добавьте упражнения и решения для 01
26 января 2022 г. - Много больше аннотаций до 01, должно быть закончено завтра, будет выполнять упражнения + решения, тогда тоже
24 января 2022 года - добавьте кучу аннотаций в 01
21 января 2022 года - Начните добавлять аннотации для 01
20 января 2022 г. - Отделка аннотаций для 00 (все еще нужно добавить изображения), добавить упражнения и решения для 00
19 января 2022 года - добавьте больше аннотаций для 00
18 января 2022 года - добавьте больше аннотаций на 00
17 января 2022 г. - Вернемся с праздников, добавив больше аннотаций в 00
10 декабря 2021 г. - Начните добавлять аннотации для 00
9 дек.
8 декабря 2021 года - Очистка ноутбука 07, начиная с кода и добавить аннотации
26 ноября 2021 г. - Завершить код скелета для 07, добавил четыре различных эксперимента, необходимо очистить и сделать более простые
25 ноября 2021 г. - Чистый код для 06, добавьте код скелета для 07 (отслеживание эксперимента)
24 ноября 2021 г. - Обновление 04, 05, 06 ноутбуки для облегчения пищеварения и обучения, каждый раздел должен охватывать максимум из 3 больших идей, 05 теперь посвящена превращению кода ноутбука в модульный код
22 ноября 2021 г. - Обновление 04 поезда и тестовые функции, чтобы сделать более простые
19 ноября 2021 года - добавлено 05 (Transfer Learning) Notebook, обновите пользовательский код загрузки данных в 04
18 ноября 2021 г. - Обновленный код видения для 03 и добавлен индивидуальный код загрузки наборов данных в 04
12 ноября 2021 года - добавлена куча кода скелета в ноутбук 04 для пользовательской загрузки набора данных, следующее моделирование с помощью пользовательских данных
10 ноября 2021 г. - Исследование наилучшей практики для пользовательских наборов данных для 04
9 ноября 2021 г. - Обновление кода скелета 03, чтобы завершить модель построения CNN, на 04 для загрузки пользовательских наборов данных
4 ноября 2021 г. - Добавьте код GPU в 03 + Train/Test Cyples + helper_functions.py
3 ноября 2021 г. - Добавьте базовый старт на 03, чтобы закончить к концу недели
29 октября 2021 г. - Уточненный код скелета для 02, еще несколько вещей для очистки/аккуратного, созданного 03
28 октября 2021 года - Законченное код скелета за 02, собираясь чистить/щедро завтра, 03 на следующей неделе
27 октября 2021 г. - Добавьте кучу кода на 02, чтобы закончить завтра/к концу недели
26 октября 2021 г. - Обновление 00, 01, 02 с наброском/кодом, код скелета для 00 и 01 выполнен, 02 Далее
23, 24 октября 2021 г. - Обновление 00 и 01 ноутбуки с большим количеством схем/кода
20 октября 2021 г. - Добавьте контуры V0 для 01 и 02, добавьте, конечно же, наброски, этот курс будет сосредоточен на меньших, но лучше
19 октября 2021 г. - Start Repo, добавьте основной записной книжку Draft v0