pytorch handbook

PyTorch 中文手冊（pytorch handbook）

書籍介紹

這是一本開源的書籍，目標是幫助那些希望和使用PyTorch進行深度學習開發和研究的朋友快速入門。

由於本人水平有限，在寫此教程的時候參考了一些網上的資料，在這裡對他們表示敬意，我會在每個引用中附上原文地址，方便大家參考。

深度學習的技術在飛速的發展，同時PyTorch也在不斷更新，且本人會逐步完善相關內容。

版本說明

由於PyTorch版本更迭，教程的版本會與PyTorch版本，保持一致。

pytorch大版本更新的主要變動總結當前版本1.11

在線版本和PDF

國內的鏡像，速度很快，不會被牆：https://www.pytorch.wiki/

PDF文件目前還沒有找到好的生成方法，有熟悉這方面的朋友可以聯繫我，感激不盡

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說明

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目錄

第一章：PyTorch 入門

1. PyTorch 簡介
2. PyTorch 環境搭建
3. PyTorch 深度學習：60分鐘快速入門（官方）
   • 張量
   • Autograd：自動求導
   • 神經網絡
   • 訓練一個分類器
   • 選讀：數據並行處理（多GPU）
4. 相關資源介紹

第二章基礎

第一節PyTorch 基礎

1. 張量
2. 自動求導
3. 神經網絡包nn和優化器optm
4. 數據的加載和預處理

第二節深度學習基礎及數學原理

深度學習基礎及數學原理

第三節神經網絡簡介

神經網絡簡介注：本章在本地使用微軟的Edge打開會崩潰，請使Chrome Firefox打開查看

第四節卷積神經網絡

卷積神經網絡

第五節循環神經網絡

循環神經網絡

第三章實踐

第一節logistic回歸二元分類

logistic回歸二元分類

第二節CNN:MNIST數據集手寫數字識別

CNN:MNIST數據集手寫數字識別

第三節RNN實例：通過Sin預測Cos

RNN實例：通過Sin預測Cos

第四章提高

第一節Fine-tuning

Fine-tuning

第二節可視化

visdom

tensorboardx

可視化理解卷積神經網絡

第三節Fast.ai

Fast.ai

第四節訓練的一些技巧

第五節多GPU並行訓練

多GPU並行計算

補充翻譯文章：在PyTorch中使用DistributedDataParallel進行多GPU分佈式模型訓練

在PyTorch中使用DistributedDataParallel進行多GPU分佈式模型訓練

第五章應用

第一節Kaggle介紹

Kaggle介紹

第二節結構化數據

Pytorch處理結構化數據

第三節計算機視覺

Fashion MNIST 圖像分類

第四節自然語言處理

第五節協同過濾

第六章資源

torchaudio

第七章附錄

樹莓派編譯安裝pytorch 1.4

transforms的常用操作總結

pytorch的損失函數總結

pytorch的優化器總結

Script

script目錄是我寫的將ipynb轉換成在線的版本和pdf文件的腳本，因為還在測試階段，所以有什麼問題請大家提出

License

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