【Pytorch和深度学习】栏目导读

一、栏目说明

        本栏目《pytorch实践》是为初学者入门深度学习准备的。本文是该栏目的导读部分,因为计划本栏目在明年完成,因此,导读部分,即本文也在持续更新中。

        本栏目设计目标是将深度学习全面用pytorch实践一遍,由浅入深、由一般到复杂深奥。共分六个大专题,这六个专题将保证从浅层ABC到复杂网络的阶梯过度,其中展现出的pytorch内容将包括:基础篇、经典网络篇、视觉篇、语言篇、GAN、LLM等方面。其意图如下:

  • 基础篇:包括一切pytorch的基础知识。是针对pytorch这个工具而言的。
  • 经典网络篇:包括历年来有名气、行业人士必须知道的、经典的深度网络
  • 视觉篇:针对深度学习在计算机视觉的应用项目。
  • 语言篇:针对深度学习在语言、文本语音、翻译等方面的应用项目。
  • GAN:是深度网络的高级应用篇,是对行业内高水平人士进阶而设立。
  • LLM:提供对语言类大模型如Transformers等的高级技术文章

由浅入深地学习pytorcn和深度学习。本栏目在持续更新中,直到以上知识篇完整为止。

栏目文档导读表
单元内容范围专题描述备注
基础篇内容、语法、和规定知识
经典网络篇通过案例学习pytorch的用法
实践篇深度学习篇
自然语言处理
图像处理
拓展知识迁移学习,分布训练
操作和调试因为操作中,可能出现错误或BUG,本


 

第一单元:基础篇:内容、语法、和规定知识

        该专题专门针对零基础学员,对基本的pytorch内容、语法、类和属性等进行了解,以便以后能明确无疑地应用。此专题在不断更新中,目前的全部文章是:

【 01 PyTorch基础篇】--关于张量如何定义 -CSDN博客

【 02 Pytorch基础篇 】 张量上的操作-CSDN博客

【 03 PyTorch基础篇 】 如何加载数据集?-CSDN博客

【 04 PyTorch基础篇 】线性层组件-CSDN博客

【 05 PyTorch基础篇 】如何实现张量的梯度函数?-CSDN博客

【06 PyTorch 基础篇 】如何训练?如何保存和使用模型?-CSDN博客

【07 PyTorch 基础篇 】实现完整的训练过程和模型-CSDN博客

第二单元:经典深度网络

 手写 Deep Learning -第壹章-PyTorch入门教学-基础概念与再探线性回归

(待完善)

第三单元:应用扩展

PyTorch Lightning:通过分布式训练扩展深度学习工作流-CSDN博客

如何在 PyTorch 中冻结模型权重以进行迁移学习:分步教程 

第四单元 视觉应用

使用 PyTorch 的计算机视觉简介 (5/6)-CSDN博客

一种艺术风格的神经算法:总结与实现 

(待完善)

第五单元 NLP应用 

(待完善)

第六单元 GAN篇:通过实例解读pytorch

为了能够对上一个单元中知识的深化理解,特意安排若干文章对pytorch文章进行;

Torch Hub 系列#2:VGG 和 ResNet-CSDN博客

pyorch Hub 系列#4:PGAN — GAN 模型-CSDN博客

让深度神经网络绘画以了解它们是如何工作的-CSDN博客

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