初识Pytorch

PyTorch源码学习系列 - 1.初识 PyTorch源码学习系列第一篇,本篇主要介绍PyTorch简单的架构以及如何编译和调试PyTorch源码 阅读详情

初识Pytorch

今天是2018年10月16号,小亮继续着自己深度学习与自然语言处理的打怪升级之路。今天给大家介绍一下Pytorch这个深度学习框架,因为之前小亮已经对tensorflow有一定的了解了,但是觉得还不够,所以最近鼓捣了一下pytorch,在这里与大家交流一下!

笔者信息:Next_Legend QQ:1219154092 机器学习 自然语言处理 计算机视觉 深度学习
小亮的博客:https://legendtianjin.github.io/NextLegend.github.io/ ——2018.10.16 于北洋

一、Pytorch是什么

(1)简单的说
        它是一个基于 Python 的科学计算包, 其主要是为了解决两类场景:
        - NumPy 的替代品, 以使用 GPU 的强大加速功能
        - 一个深度学习研究平台, 提供最大的灵活性和速度
(2)复杂的说
        pytorch是一个python优先的深度学习框架,是一个和tensorflow,Caffe,MXnet一样,非常底层的框架,它的前身是torch,主要的语言接口是Lua。

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二、Pytorch的安装

        pytorch的安装需要登录官网,下载pytorch的安装包,小亮这里给出地址 :https://pytorch.org/ 只需要根据自己电脑的硬件和软件环境选择自己要求的版本依赖关系就好。(小亮建议初学者选择安装CPU版本的,因为GPU版本的需要配置CUDA和CUDNN,比较麻烦,等入门了再配置也可以,二者只是计算速度不同,其他都一样哈!)小亮这里选择的Windows+Conda+Python3.6+None进行的安装,具体会涉及到你是 Anaconda编辑器还是Pycharm的选择,这个选择其一就好,初学者建议Anaconda,因为她的包管理比较便捷,不需要走太多的弯路。

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三、Pytorch的学习

(1)官方Tutorials
        小亮告诉大家,任何一门语言,一种框架,最好的学习资料就是官方的文档,也叫教程Tutorials。但是,绝大多数的教程都是英文的,所以对大家的英文要求就比较高一点,至少可以正常的阅读,这个就靠大家平时的积累了。官方Tutorials地址:https://pytorch.org/tutorials/

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(2)中文Tutorials
        小亮考虑到大家的英文水平,所以特意找了一些中文的Tutorials,也是国内一些比较好的网站,结合一些大牛的贡献,特意翻译整理了英文的官方文档,分享给大家!Pytorch中文网:https://www.pytorchtutorial.com/ 里面有一些教程和顶会论文的代码复现,非常好的一个平台。

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(3) 一些Pytorch的书籍
        介绍到这里,大家应该对pytorch有了一定的了解,那么接下来肯定都想着接触项目,有一个比较好的参考书籍或者资料什么的。小亮在这里特意给大家整理了一些资料,都是小亮精心挑选和部分付费下载的,这部分资料小亮觉得很有用,但是小亮这部分是有偿送给大家,一套Pytorch学习资料只需要6元哈,毕竟小亮是从学生时代过来的,深知学生的不易,但是你的支持也是小亮不懈的动力!后面还会不定期更新哈!!关于这部分的资料获取,大家可以加小亮的微信获取哈,或者扫小亮的二维码,在最后面小亮会贴出二维码,记得备注(资料)。微信号:Zll685251 如下图所示:**
- Pytorch深度学习视频教程
- 深度学习之PyTorch实战计算机视觉
- 深度学习入门之PyTorch
- 深度学习框架Pytorch 入门与实践PDF
- 以上所有资料的源代码

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四、Pytorch的每天学习

        小亮以后会在这里或者小亮的私人博客开一个专栏,主要介绍Pytorch的学习和项目,欢迎大家和小亮一起学习和交流Pytorch哈!
        最后,小亮送给大家一句话:今天的挥汗如雨是为了明天的挥金如土!!!加油吧!少年!!未来可期!!!

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【ai】初识pytorch 这段代码是一个使用PyTorch库构建和训练一个简单线性模型的完整示例,涵盖了从数据准备到模型训练再到结果展示的全过程。下面是代码中用到的主要PyTorch API和提供的能力,以及它们为程序员解决的问题: 模块导入: import torch:引入PyTorch库,是使用PyTorch的基础。 import torch.nn as nn:引入PyTorch的神经网络模块。nn 包含构建深度学习模型所需的所有构件。 import torch.optim as optim:引入优化器模块,用于更新模型的权 阅读详情

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