SciPy 2023深度学习教程使用指南

SciPy 2023深度学习教程使用指南

scipy2023-deeplearning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scipy2023-deeplearning

1. 项目介绍

本项目是基于SciPy 2023大会的深度学习教程，使用PyTorch框架进行现代深度学习的教学。教程内容涵盖了深度学习的基础知识、PyTorch API的使用、深度神经网络的训练、多GPU训练方法，以及大型语言模型（如transformers）的微调。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的环境中已安装了所需的Python库。以下是快速启动的步骤：

首先，克隆或者下载本项目：

git clone https://github.com/rasbt/scipy2023-deeplearning.git
cd scipy2023-deeplearning

接着，按照./00-2_python-libraries-for-workshop中的指南安装所需的Python库。

安装完成后，您可以通过运行以下命令来测试您的环境是否配置正确：

python -c "import torch; print('PyTorch version:', torch.__version__)"

如果PyTorch已正确安装，上述命令将输出当前安装的PyTorch版本。

3. 应用案例和最佳实践

在本教程中，您将学习如何：

• 使用PyTorch API构建和训练深度神经网络。
• 通过多GPU训练来加速模型训练。
• 组织PyTorch代码以提高可维护性和可读性。
• 应用一些技巧和技术来优化训练过程。
• 微调大型语言模型以适应特定任务。

每个模块都包含详细的代码示例和解释，帮助您理解并应用这些概念。

4. 典型生态项目

PyTorch作为一个流行的深度学习框架，拥有丰富的生态系统和众多的相关项目。以下是一些典型的生态项目：

• Torchvision: 一个包含图像数据加载和预处理工具的库，以及预训练的模型和常见数据集。
• TorchText: 提供了丰富的文本处理工具和数据集，用于自然语言处理任务。
• TorchAudio: 用于处理音频数据的库，提供了多种音频数据集和模型。
• TorchGeometric: 用于图表示学习的库，包括图数据加载器、图神经网络模型和预训练模型。

通过学习和实践本教程，您将为进一步探索这些生态项目打下坚实的基础。

scipy2023-deeplearning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scipy2023-deeplearning