《20天吃掉那只Pytorch》项目教程

《20天吃掉那只Pytorch》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. 项目目录结构及介绍

本项目《20天吃掉那只Pytorch》的目录结构如下：

eat_pytorch_in_20_days/
├── .github/              # GitHub相关配置文件
├── data/                 # 数据集目录
├── .gitignore            # Git忽略文件
├── 1-1,结构化数据建模流程范例.ipynb
├── 1-2,图片数据建模流程范例.ipynb
├── 1-3,文本数据建模流程范例.ipynb
├── 1-4,时间序列数据建模流程范例.ipynb
├── 2-1,张量数据结构.ipynb
├── 2-2,自动微分机制.ipynb
├── 2-3,动态计算图.ipynb
├── 3-1,低阶API示范.ipynb
├── 3-2,中阶API示范.ipynb
├── 3-3,高阶API示范.ipynb
├── 4-1,张量的结构操作.ipynb
├── 4-2,张量的数学运算.ipynb
├── 4-3,nn.functional和nn.Module.ipynb
├── 5-1,Dataset和DataLoader.ipynb
├── 5-2,模型层.ipynb
├── 5-3,损失函数.ipynb
├── 5-4,TensorBoard可视化.ipynb
├── 6-1,构建模型的3种方法.ipynb
├── 6-2,训练模型的3种方法.ipynb
├── 6-3,使用GPU训练模型.ipynb
├── 7-1,推荐算法业务.ipynb
├── 7-2,广告算法业务.ipynb
├── 7-3,FM模型.ipynb
├── 7-4,DeepFM模型.ipynb
├── 7-5,FiBiNET模型.ipynb
├── 7-6,DeepCross模型.ipynb
├── 7-7,DIN网络.ipynb
├── 7-8,DIEN网络.ipynb
├── A-1,Kaggle免费GPU使用攻略.ipynb
├── A-2,Streamlit构建机器学习应用.ipynb
├── A-3,使用MacM1芯片加速pytorch.ipynb
├── A-4,optuna可视化调参魔法指南.ipynb
├── A-5,Gradio让你的机器学习模型性感起来.ipynb
├── A-6,30分钟吃掉wandb可视化模型分析.ipynb
├── A-7,30分钟吃掉wandb可视化自动调参.ipynb
├── LICENSE
├── README.md
└── push-to-github.ipynb

• .github/：存放GitHub相关的配置文件，如issue模板、actions工作流等。
• data/：存放项目所需的数据集。
• .gitignore：指定Git应该忽略的文件和目录。
• 1-1,结构化数据建模流程范例.ipynb至7-8,DIEN网络.ipynb：这些是Jupyter笔记本文件，包含了20天学习PyTorch的所有教程和示例代码。
• A-1,Kaggle免费GPU使用攻略.ipynb至A-7,30分钟吃掉wandb可视化自动调参.ipynb：这些是额外的Jupyter笔记本文件，提供了关于PyTorch周边工具和进阶内容的教程。
• LICENSE：项目的许可证文件，本项目采用Apache-2.0协议。
• README.md：项目的自述文件，介绍了项目的相关信息和使用方法。
• push-to-github.ipynb：一个Jupyter笔记本文件，可能用于将项目的更改推送到GitHub。

2. 项目的启动文件介绍

本项目没有特定的启动文件。用户可以直接打开任何一个.ipynb文件开始学习。例如，可以从1-1,结构化数据建模流程范例.ipynb开始，这是一个介绍如何使用PyTorch进行结构化数据建模的教程。

3. 项目的配置文件介绍

本项目没有专门的配置文件。所有的代码和教程都是直接在Jupyter笔记本中编写的。如果需要配置Python环境或安装依赖，请参考README.md文件中的说明。通常，你需要确保安装了PyTorch和相关库，如Jupyter、NumPy等。

在开始学习之前，你可能需要克隆本项目到本地，并安装必要的依赖。以下是克隆项目的命令：

git clone https://gitee.com/Python_Ai_Road/eat_pytorch_in_20_days

然后，安装Jupyter和其他可能需要的库：

pip install jupyter numpy torch torchvision

完成这些步骤后，你就可以开始学习和使用本项目中的教程了。

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