开源项目 `thinking-in-tensors-writing-in-pytorch` 使用文档

开源项目 thinking-in-tensors-writing-in-pytorch 使用文档

thinking-in-tensors-writing-in-pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/th/thinking-in-tensors-writing-in-pytorch

1. 项目目录结构及介绍

thinking-in-tensors-writing-in-pytorch/
├── convnets/
│   ├── Image classification.ipynb
│   └── ...
├── data/
│   └── ...
├── extra/
│   └── ...
├── imgs/
│   └── ...
├── rnns/
│   └── ...
├── .gitignore
├── 0 Before you start.ipynb
├── 1 Vectors, matrices and tensors.ipynb
├── 1_tech PyTorch aritmetics.ipynb
├── 2 Gradient Descent.ipynb
├── 3 Linear regression.ipynb
├── 4 Multiple Linear Regression.ipynb
├── 5 Nonlinear regression.ipynb
├── 6 Classification.ipynb
├── 7 Log loss.ipynb
├── LICENSE
├── README.md
├── environment.yml
└── materials.md

目录结构介绍

• convnets/: 包含卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）相关的Jupyter Notebook文件。
• data/: 存放项目所需的数据文件。
• extra/: 存放额外的资源或辅助文件。
• imgs/: 存放项目中使用的图像文件。
• rnns/: 包含循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）相关的文件。
• .gitignore: Git版本控制系统的忽略文件配置。
• 0 Before you start.ipynb: 项目启动前的准备工作和介绍。
• 1 Vectors, matrices and tensors.ipynb: 介绍向量、矩阵和张量的基本概念。
• 1_tech PyTorch aritmetics.ipynb: 介绍PyTorch中的基本算术操作。
• 2 Gradient Descent.ipynb: 介绍梯度下降算法。
• 3 Linear regression.ipynb: 介绍线性回归模型。
• 4 Multiple Linear Regression.ipynb: 介绍多元线性回归模型。
• 5 Nonlinear regression.ipynb: 介绍非线性回归模型。
• 6 Classification.ipynb: 介绍分类模型。
• 7 Log loss.ipynb: 介绍对数损失函数。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• environment.yml: 项目的依赖环境配置文件。
• materials.md: 项目相关的材料和资源介绍。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 0 Before you start.ipynb。这个文件包含了项目的基本介绍、环境配置、以及如何开始使用项目的说明。建议用户首先阅读并运行这个文件，以确保环境配置正确，并了解项目的基本结构和使用方法。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 environment.yml。这个文件使用YAML格式，定义了项目运行所需的所有依赖包及其版本。用户可以通过以下命令来创建项目的虚拟环境：

conda env create -f environment.yml

创建完成后，激活虚拟环境：

conda activate thinking-in-tensors-writing-in-pytorch

这样，用户就可以在配置好的环境中运行项目中的Jupyter Notebook文件了。

thinking-in-tensors-writing-in-pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/th/thinking-in-tensors-writing-in-pytorch