《20天吃掉那只Pytorch》开源项目教程

《20天吃掉那只Pytorch》开源项目教程

eat_pytorch_in_20_days Pytorch🍊🍉 is delicious, just eat it! 😋😋 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/eat_pytorch_in_20_days

1. 项目介绍

《20天吃掉那只Pytorch》是一个面向有一定机器学习和深度学习基础，使用过Keras或TensorFlow或Pytorch搭建训练过简单模型的读者的开源项目。本项目通过详细的教程和丰富的案例，帮助读者在20天内掌握Pytorch的使用，从而能够熟练地搭建和训练深度学习模型。

2. 项目快速启动

为了快速启动本项目，你需要首先确保你的环境中已经安装了Python和Pytorch。以下是启动项目的步骤：

# 克隆项目到本地
git clone https://gitee.com/Python_Ai_Road/eat_pytorch_in_20_days.git

# 进入项目目录
cd eat_pytorch_in_20_days

# 安装项目所需依赖
pip install -r requirements.txt

# 在jupyter中运行示例代码
jupyter notebook

在jupyter中，你可以逐个运行项目中的notebook文件，按照教程的指示进行学习和实践。

3. 应用案例和最佳实践

本项目包含多种类型的数据建模流程范例，包括结构化数据、图片数据、文本数据和时间序列数据。以下是几个应用案例的简要介绍：

• 结构化数据建模流程范例：展示了如何使用Pytorch对结构化数据进行建模。
• 图片数据建模流程范例：介绍了如何处理和建模图片数据。
• 文本数据建模流程范例：讲解了文本数据的处理和建模方法。
• 时间序列数据建模流程范例：展示了如何对时间序列数据进行建模。

每个案例都包含了从数据处理到模型训练的完整流程，是学习和实践Pytorch的绝佳材料。

4. 典型生态项目

本项目是Pytorch生态中的一个典型代表，它不仅涵盖了Pytorch的基础知识，还包括了广告推荐等高级领域的应用。以下是一些与本项目相关的生态项目：

• torchkeras：一个基于Pytorch的模型训练工具库，提供了训练进度条、训练评估指标、可视化等功能。
• optuna：一个超参数优化框架，可以帮助用户找到最佳的模型参数。
• wandb：一个用于机器学习实验跟踪和可视化的工具。

通过学习本项目，你可以更好地理解Pytorch的生态系统，并能够将这些工具和库应用到自己的项目中。

eat_pytorch_in_20_days Pytorch🍊🍉 is delicious, just eat it! 😋😋 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/eat_pytorch_in_20_days