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一、栏目说明 本栏目《pytorch实践》是为初学者入门深度学习准备的。本文是该栏目的导读部分因为计划本栏目在明年完成因此导读部分即本文也在持续更新中。 本栏目设计目标是将深度学习全面用pytorch实践一遍由浅入深、由一般到复杂深奥。共分六个大专题这六个专题将保证从浅层ABC到复杂网络的阶梯过度其中展现出的pytorch内容将包括基础篇、经典网络篇、视觉篇、语言篇、GAN、LLM等方面。其意图如下
基础篇包括一切pytorch的基础知识。是针对pytorch这个工具而言的。经典网络篇包括历年来有名气、行业人士必须知道的、经典的深度网络。视觉篇针对深度学习在计算机视觉的应用项目。语言篇针对深度学习在语言、文本、语音、翻译等方面的应用项目。GAN是深度网络的高级应用篇是对行业内高水平人士进阶而设立。LLM提供对语言类大模型如Transformers等的高级技术文章。
由浅入深地学习pytorcn和深度学习。本栏目在持续更新中直到以上知识篇完整为止。 栏目文档导读表 单元内容范围专题描述备注基础篇内容、语法、和规定知识经典网络篇通过案例学习pytorch的用法实践篇深度学习篇自然语言处理图像处理拓展知识迁移学习分布训练操作和调试因为操作中可能出现错误或BUG本 第一单元基础篇内容、语法、和规定知识 该专题专门针对零基础学员对基本的pytorch内容、语法、类和属性等进行了解以便以后能明确无疑地应用。此专题在不断更新中目前的全部文章是
【 01 PyTorch基础篇】--关于张量如何定义 -CSDN博客
【 02 Pytorch基础篇 】 张量上的操作-CSDN博客
【 03 PyTorch基础篇 】 如何加载数据集-CSDN博客
【 04 PyTorch基础篇 】线性层组件-CSDN博客
【 05 PyTorch基础篇 】如何实现张量的梯度函数-CSDN博客
【06 PyTorch 基础篇 】如何训练如何保存和使用模型-CSDN博客
【07 PyTorch 基础篇 】实现完整的训练过程和模型-CSDN博客 第二单元经典深度网络 手写 Deep Learning -第壹章-PyTorch入门教学-基础概念与再探线性回归
待完善
第三单元应用扩展
PyTorch Lightning通过分布式训练扩展深度学习工作流-CSDN博客
如何在 PyTorch 中冻结模型权重以进行迁移学习分步教程
第四单元 视觉应用
使用 PyTorch 的计算机视觉简介 5/6-CSDN博客
一种艺术风格的神经算法总结与实现
待完善
第五单元 NLP应用
待完善
第六单元 GAN篇通过实例解读pytorch
为了能够对上一个单元中知识的深化理解特意安排若干文章对pytorch文章进行
Torch Hub 系列#2VGG 和 ResNet-CSDN博客
pyorch Hub 系列#4PGAN — GAN 模型-CSDN博客
让深度神经网络绘画以了解它们是如何工作的-CSDN博客
