pytorch资料链接汇总

最新推荐文章于 2024-06-17 20:39:53 发布
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分类专栏： 深度学习理解篇
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qxqsunshine/article/details/84063022
本博客介绍PyTorch-CNN可视化项目，提供深度学习框架PyTorch的CNN结构可视化工具，同时分享《深度学习框架PyTorch：入门与实践》一书的配套代码，适合PyTorch初学者及进阶者学习。

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PyTorch学习笔记（二）：PyTorch简介与基础知识
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-17 8775
本系列主页更新Pytorch学习笔记，分为不同章节，供初学者详细学习Pytorch，入门深度学习。本章主要简单介绍Pytorch基础知识。
vits2_pytorch学习资料汇总 - 非官方PyTorch实现的VITS2文本转语音模型
m0_56734068的博客
09-11 450
是VITS2论文的非官方PyTorch实现,VITS2是一个高质量高效率的单阶段文本转语音(TTS)模型。该项目由GitHub用户p0p4k开发,旨在改进原始VITS模型,提高合成语音的自然度和计算效率。
pytorch资料.rar
07-20
pytorch资料集合，文档教程以及相关的安装教程、教程笔记、PDF书籍，适合入门快速学习.
invest模型中文手册_史上最全PyTorch资源：教程、实战、必读论文、中文教材一应俱全...
weixin_39637700的博客
11-25 2021
PyTorch新手们，请注意。有一大波学习资源向你扑过来了。这是GitHub上的一个新项目，简介如是说：史上最全的PyTorch学习资源汇总。里面有教程，有视频教程，有实战项目。帮你从萌新一点一点褪变成老司机。还有论文推荐，以及优质的中文书籍，可以拿来补充养分。目录：PyTorch学习教程、手册PyTorch视频教程NLP&PyTorch实战CV&PyTorch实战PyTorch论...
带你少走99%弯路：强烈推荐的Pytorch快速入门资料和翻译
m0_74693860的博客
11-12 305
免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，整理了很久，非常全面。包括一些人工智能基础入门视频+AI常用框架实战视频、图像识别、OpenCV、NLP、YOLO、机器学习、pytorch、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文等。”为PyTorch官网教程，网上已经有部分翻译作品，随着PyTorch1.0版本的公布，这个教程有较大的代码改动，本人对教程进行重新翻译，并测试运行了官方代码，制作成Jupyter Notebook文件（中文注释）在github予以公布。
pytorch 资料
SenPaul的博客
06-03 1223
pytorch 中文教程： https://github.com/zergtant/pytorch-handbook/tree/master/chapter1 pytorch 中文文档： https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/ pytorch cnn的可视化： https://github.com/utkuozbulak/pytorch-...
【干货】史上最全的PyTorch学习资源汇总
11-03
资源汇总的名字"Awesome-PyTorch-Chinese"表明它包含的资料是中文版的，这对中国开发者来说是一大福音，因为中文资料往往能更直观地帮助理解复杂的概念。 PyTorch的核心在于其动态计算图机制，这使得它在构建和调试...
深度学习领域PyTorch超全资源汇总与应用指南
最新发布
03-31
内容概要：本文档提供了一个详尽的 PyTorch 资源列表，...其他说明：该资源列表不仅有助于学习和理解 PyTorch，还能节省大量搜索和整理资料的时间。对于希望深入探索深度学习的人来说，这是一个不可多得的宝贵资源。
PyTorch 开发教程及项目资源汇总.txt
10-07
本文档是关于 PyTorch 技术的一份全面资源指南，包括官方文档链接、在线教程、视频讲座、实践项目以及社区互动平台等内容。它为不同程度的学习者提供了广泛的支持资料，帮助读者从零开始逐步掌握直至专业水平。 适合...
【最全面最优质的PyTorch学习资源】
weixin_47869094的博客
06-17 1518
大量基于纯 PyTorch 构建的工具，用于为不同领域添加专门的功能，从用于 3D 计算机视觉的 PyTorch3D 到用于快速数据增强的 Albumentations 再到用于模型评估的 TorchMetrics。如果你的数据包含时间成分，并且你想利用过去的模式来预测未来，例如预测明年比特币的价格或更合理的问题，即预测下周某个城市的电力需求，你将需要研究时间序列库。fastai 是一个开源库，它负责构建神经网络的许多繁琐的部分，并使得仅用几行代码即可创建最先进的模型成为可能。
PyTorch官方文档.pdf
06-28
PyTorch官方文档，详细介绍了pytorch的使用。
Pytorch中文文档.pdf
03-25
Pytorch中文文档
pytorch中文文档.pdf
05-07
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能： 1.具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy） 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。 官方教程包含了 PyTorch 介绍，安装教程；60分钟快速入门教程，可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型；计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写；自然语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。
pytorch资料
浩瀚之水的专栏
04-02 275
1 . pytorch中文文档 https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/
Pytorch资料
qq_41875080的博客
04-18 191
60分钟入门教程 https://www.cnblogs.com/leejack/p/8370634.html https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/tensor_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-tensor-tutorial-py
PyTorch 学习资料
汤姆鱼
12-04 841
1、Pytorch简介： （1）、PyTorch 算是相当简洁优雅且高效快速的框架； （2）、PyTorch 算是相当简洁优雅且高效快速的框架设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子算是所有的框架中面向对象设计的最优雅的一个，设计最符合人们的思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法大佬支持与 google 的 Tensorflow 类似，FAR 的支持足以确保 PyTorch 获得持...
pytorch教程
03-15
### PyTorch入门学习资源推荐 以下是关于PyTorch的学习资料和教程汇总，适合初学者快速掌握其核心功能： #### 官方文档 官方文档是最权威的学习材料之一，涵盖了从基础到高级的各种主题。它不仅提供详细的API说明，还附带了许多实用的例子[^1]。 - **链接**: https://pytorch.org/docs/stable/index.html - **特点**: 提供全面的功能介绍、代码示例以及最佳实践指南。 --- #### B站教学视频 通过观看高质量的教学视频可以帮助理解复杂的概念并提升实际操作能力。例如，“刘二大人”的系列课程深入浅出地讲解了PyTorch的基础知识及其应用案例。 - **关键词搜索建议**: “PyTorch 刘二大人” 或者直接访问他的频道主页。 - **适用人群**: 初学阶段希望直观了解框架运作机制的人群。 --- #### 模型保存与加载技术 对于想要进一步探索如何存储训练好的模型或者恢复先前状态的新手来说，下面这段代码展示了基本方法[^2]: ```python import torch from torch import nn class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.linear = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.linear(x) model = SimpleModel() torch.save(model.state_dict(), 'simple_model.pth') # 只保存参数 loaded_model = SimpleModel() loaded_model.load_state_dict(torch.load('simple_model.pth')) ``` 上述例子演示了仅保留必要权重而非整个对象实例的好处——便于迁移至不同环境运行推理任务。 --- #### 自动微分机制详解 自动计算梯度是现代深度学习框架的核心特性之一。PyTorch允许开发者灵活运用`backward()`函数或是调用`torch.autograd.grad()`完成这一过程[^3]。以下是一个简单的线性回归问题实现片段: ```python x = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True) y_pred = 2 * x + 1 loss = (y_pred.sum())**2 / y_pred.size()[0] # 使用 backward 方法求导数 loss.backward() print(f'Gradient of loss w.r.t input {x}: \n{x.grad}') ``` 此脚本揭示了损失相对于输入变量的变化率是如何被精确估算出来的。 --- #### 数据处理工具箱 为了简化获取常见机器学习竞赛所使用的公开数据集流程,TorchVision库内置了一系列便捷接口[^4]. 下面给出了一段有关Fashion-MNIST读取配置示范程序: ```python from torchvision import datasets, transforms training_set = datasets.FashionMNIST( root='./datasets', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True ) test_set = datasets.FashionMNIST( root='./datasets', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True ) ``` 这些预定义的数据源极大地减少了手动准备实验素材的工作负担。 ---
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