Deep Learning with PyTorch Chinese
1.0.0
โครงการนี้ (พอร์ทัลเวอร์ชันเว็บ) แปลหนังสือ Pytorch อย่างเป็นทางการ "Deep Learning with Pytorch" (เวอร์ชันที่ตัดตอนมาขั้นพื้นฐาน) เป็นภาษาจีนและให้รหัสที่เกี่ยวข้องที่สามารถเรียกใช้ได้ตลอดทั้งเล่ม
โครงการนี้แปลหนังสืออย่างเป็นทางการของ Pytorch "Deep Learning with Pytorch" (เวอร์ชันที่ตัดตอนมาอย่างจำเป็น) เป็นภาษาจีน
นับตั้งแต่ก่อตั้งขึ้นในปี 2559 Pytorch ได้กลายเป็นหนึ่งในกรอบการเรียนรู้ที่ลึกซึ้งที่สุดในปัจจุบัน เมื่อเร็ว ๆ นี้หนังสือกวดวิชา Pytorch ที่มีสิทธิ์อย่างเป็นทางการ "Deep Learning with Pytorch" ได้รับการปล่อยตัวในที่สุด ทันทีที่มีข่าวออกมาก็ขอแนะนำอย่างยิ่งโดยยักษ์ Yann Lecun มันเป็นตำราเรียนที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเริ่มต้นด้วย Pytorch และการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
ควรสังเกตว่า PDF จัดทำโดยเว็บไซต์ทางการของ Pytorch เป็นข้อความที่ตัดตอนมาขั้นพื้นฐาน (Essential Excelpts) โดยมีทั้งหมด 141 หน้าและเนื้อหารวมถึงห้าส่วนต่อไปนี้
ดังนั้นจึงสามารถใช้เป็นแบบฝึกหัดสำหรับการเริ่มต้นด้วย Pytorch เวอร์ชันเต็มของหนังสือเล่มนี้ยังมีให้บริการฟรีพอร์ทัล
โครงการนี้แปลหนังสือต้นฉบับเป็นภาษาจีนและให้รหัสที่เกี่ยวข้องซึ่งสามารถเรียกใช้งานได้
พื้นที่เก็บข้อมูลนี้ส่วนใหญ่มีสองโฟลเดอร์: รหัสและเอกสาร (รวมถึงข้อมูลบางอย่างถูกเก็บไว้ในข้อมูล) โฟลเดอร์รหัสเป็นรหัสสมุดบันทึก Jupyter ที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละบท โฟลเดอร์ DOCS คือการแปลภาษาจีนของเนื้อหาที่เกี่ยวข้องในรูปแบบ markdown "การเรียนรู้ลึกด้วย pytorch" (เวอร์ชันที่ตัดตอนมาขั้นพื้นฐาน) จากนั้นใช้ docsify เพื่อปรับใช้เอกสารเว็บไปยังหน้า GitHub ยินดีต้อนรับการมีส่วนร่วมในโครงการหรือปัญหานี้
โครงการนี้มุ่งเป้าไปที่รองเท้าเด็กที่สนใจ Pytorch โดยเฉพาะผู้ที่ต้องการเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว โครงการนี้ไม่ต้องการให้คุณมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งหรือการเรียนรู้ของเครื่อง คุณเพียงแค่ต้องเข้าใจคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมขั้นพื้นฐานเช่นพีชคณิตเชิงเส้นพื้นฐานความแตกต่างและความน่าจะเป็นและการเขียนโปรแกรม Python ขั้นพื้นฐาน
เอกสารของพื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีสูตร LaTex บางส่วน แต่มาร์กดาวน์ของ GitHub ไม่รองรับการแสดงสูตรและโฟลเดอร์ DOCS ได้ถูกปรับใช้ในหน้า GitHub โดยใช้ docsify ดังนั้นคุณสามารถเข้าถึงเว็บเวอร์ชันของโครงการนี้ได้อย่างง่ายดาย หากคุณต้องการเรียกใช้รหัสที่เกี่ยวข้องคุณต้องโคลนโครงการแล้วเรียกใช้รหัสที่เกี่ยวข้องในโฟลเดอร์รหัส
เนื่องจากข้อความที่ตัดตอนมาพื้นฐานที่แปลในโครงการนี้มีเพียง 141 หน้าจึงเหมาะสำหรับการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วด้วย Pytorch หากคุณต้องการเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวกับ Pytorch และการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง (เช่นการมองเห็นคอมพิวเตอร์การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ฯลฯ ) คุณอาจต้องการข้อมูลเพิ่มเติม หากคุณสนใจคุณสามารถอ้างถึงโครงการอื่นของ Dive-Into-DL-Pytorch ของฉัน
CC BY-NC (การใช้งานที่ไม่ได้ใช้งานเชิงพาณิชย์) 4.0
