PyTorch 是近年来较为火爆的深度学习框架,然而其中文版官方教程久久不来。近日,一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉,读者朋友可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。
自从 2012年以来许多机器学习框架都争先恐后地要成为研究人员和行业从业者的新宠。从早期的学术性的 Caffe(卷积神经网络框架)和 Theano(一个基于 Python 的深度学习库),到业界支持的大规模 PyTorch 和 TensorFlow,深度学习框架层出不穷。
如果你是PyTorch 24K纯萌新,PyTorch官方一如既往地向你推荐他们最受欢迎的教程之一:60分钟入门PyTorch(Start 60-min blitz)。
什么是 PyTorch?其实 PyTorch 可以拆成两部分:Py+Torch。Py 就是 Python,Torch 是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架。PyTorch 的前身是Torch,但是 Torch 是基于 Lua 语言。Lua 简洁高效,但由于其过于小众,用的人不是很多,以至于很多人听说要掌握 Torch 必须新学一门语言就望而却步。考虑到 Python 在人工智能领域的领先地位,以及其生态完整性和接口易用性,几乎任何框架都不可避免地要提供 Python 接口。终于,在 2017 年,Torch 的幕后团队使用 Python 重写了 Torch 的很多内容,推出了 PyTorch,并提供了 Python 接口。此后,PyTorch 成为最流行的深度学习框架之一。
PyTorch 如今已经称为最受欢迎的深度学习框架之一了!2019年1月到6月底,在arXiv.org上发表的论文中,提及TensorFlow和PyTorch的数量相差无几。与2018年1月到6月相比,PyTorch增长了194%。相比之下,TensorFlow的增长幅度仅为23%。
自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来,其热度持续上升。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点,如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。
在被华为的面试官吊锤之后,我深刻明白入门和入行的差距了,入门可能只是别人说的一些概念你能有了解了,而入行则是我交代的任务你能完成。当然认识到问题之后,还是需要行动的,否则也只能是原地踏步。
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。
收集整理了大量的PyTorch相关教程,从博客教程,视频教程到出版书籍,开源书籍甚至PyTorch相关论文,应有尽有,号称史上最全的PyTorch学习资源汇总,大家一起来看看吧。
项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
虽然这次课程偏向实际操作,但是官方依旧非常友好地默认大家都是新手,从基础概念上开始逐步引入。
近期的一份调查报告显示:PyTorch 已经力压 TensorFlow 成为各大顶会的主流深度学习框架。想发论文,不学 PyTorch 怎么行?那么,入门 PyTorch 深度学习需要多久?PyTorch 的一份官方教程表示:只需要 60 分钟。
https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
如果有刚刚起步的小白,可以先看看这段话,主要是介绍Anaconda、PyCharm的区别,不需要的可以跳过。
上次写了TensorFlow的快速入门资料,受到很多好评,读者强烈建议我出一个pytorch的快速入门路线,经过翻译和搜索网上资源,我推荐3份入门资料,希望对大家有所帮助。
GitHub的“趋势”版块出现了一份PyTorch资源,内容从库到教程再到论文实现,应有尽有。
之前在Github上看到了一个非常完整PyTorch入门教程,目前有1.9k stars。教程主要是PyTorch相关的代码,理论部分很少。 教程共10章,每章都是一个jupyter notebook,在PyTorch1.12版本经过测试都可以运行。有配套视频,时长约24小时,在油管和B站都可以观看。 注:1.PyTorch1.10左右的版本应该都可以运行。2.最后的部署章节未测试。
【导读】2016年是属于TensorFlow的一年,凭借谷歌的大力推广,TensorFlow占据了各大媒体的头条。2017年年初,PyTorch的横空出世吸引了研究人员极大的关注,PyTorch简洁优雅的设计、统一易用的接口、追风逐电的速度和变化无方的灵活性给人留下深刻的印象。作为一门2017年刚刚发布的深度学习框架,研究人员所能获取的学习资料有限,中文资料更是比较少。本书作者长期关注PyTorch发展,经常在论坛上帮助PyTorch新手解决问题,在平时的科研中利用PyTorch进行各个方面的研究,有着丰富
(1)PyTorch英文版官方手册:https://pytorch.org/tutorials/。对于英文比较好的同学,非常推荐该PyTorch官方文档,一步步带你从入门到精通。该文档详细的介绍了从基础知识到如何使用PyTorch构建深层神经网络,以及PyTorch语法和一些高质量的案例。
新增了七个教程: PyTorch 中文官方教程 1.7 学习 PyTorch PyTorch 深度学习:60 分钟的突击 张量 torch.autograd的简要介绍 神经网络 训练分类器 通过示例学习 PyTorch 热身:NumPy PyTorch:张量 PyTorch:张量和 Autograd PyTorch:定义新的 Autograd 函数 PyTorch:nn PyTorch:optim PyTorch:自定义nn模块 PyTorch:控制流 + 权重共享 torch.nn到底是什么? 使
最近,GitHub的“趋势”版块出现了一份PyTorch资源,内容从库到教程再到论文实现,应用尽有,质量贼高。
选自PyTorch 机器之心编译 今天 PyTorch 刚好一周年。自发布以来,由于调试、编译等多方面的优势,它成为 2017 年热度极高的框架之一。本文内容介绍了开源一周年以来,PyTorch 取得的成绩。在一些指标上,PyTorch 也与 TensorFlow 做了同期对比。PyTorch 是不是 2017 年的明星框架? 📷 Yann LeCun Twitter 截止到今天,PyTorch 已公开发行一周年。一年以来,我们致力于打造一个灵活的深度学习研究平台。一年以来,PyTor
选自PyTorch 机器之心编译 今天 PyTorch 刚好一周年。自发布以来,由于调试、编译等多方面的优势,它成为 2017 年热度极高的框架之一。本文内容介绍了开源一周年以来,PyTorch 取得的成绩。在一些指标上,PyTorch 也与 TensorFlow 做了同期对比。PyTorch 是不是 2017 年的明星框架? Yann LeCun Twitter 截止到今天,PyTorch 已公开发行一周年。一年以来,我们致力于打造一个灵活的深度学习研究平台。一年以来,PyTorch 社区中的用户不断做出
【导读】 1月19日,PyTorch团队对PyTorch发布一年来的成长轨迹做了总结。在过去一年里,PyTorch资源包的下载量超50万次、PyTorch频频出现在各种会议中。然后强调了,PyTorch社区的众多成员对PyTorch做了很多贡献,使其变得更好用、更强大。最后推荐了出官方文档之外,一些好用PyTorch教程和书籍。PyTorch作为当前python深度学习的流行框架,在过去一年了展现了强大的生命力和前景,本文对PyTorch做了很全面的总结,值得所有深度学习从业者和研究人员深入了解! 专知公众
本系列教程旨在让用户更好地利用 PyTorch 学习深度学习和神经网络。本文将介绍 PyTorch 模型的基本构件:张量和梯度。
这是一本开源的书籍,目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。
PyTorch 无疑是当今最火热的深度学习框架之一。自 2016 年诞生以来,PyTorch 已发展成一个非常繁荣的开发社区。据统计,在 2017 年,深度学习顶会中使用 PyTorch 的论文比例还不到 10%;如今,PyTorch 已经称霸学界,在 CVPR 接收论文中占比 69%,NAACL 和 ACL 都超过了 75%,ICLR 和 ICML 也都超过了 50%。
我们的 logo 是用 PyTorch3D 的隐式立体渲染器生成的 介绍 PyTorch3D 是一个高度模块化和优化的库,具有独特的功能,旨在利用 PyTorch 促进 3D 深度学习。PyTorch
原标题 | A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
在本教程中,我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch(CUDA 12.1)的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。通过按照以下教程,您将轻松完成GPU版本PyTorch的安装,为深度学习任务做好准备。
近日,PyTorch 社区又添入了「新」工具,包括了更新后的 PyTorch 1.2,torchvision 0.4,torchaudio 0.3 和 torchtext 0.4。每项工具都进行了新的优化与改进,兼容性更强,使用起来也更加便捷。PyTorch 发布了相关文章介绍了每个工具的更新细节,AI 开发者将其整理与编译如下。
今年初,Facebook 推出了 PyTorch 1.0,该框架集成了谷歌云、AWS 和 Azure 机器学习。学习本教程之前,你需要很熟悉 Scikit-learn,Pandas,NumPy 和 SciPy。这些程序包是使用本教程的重要先决条件。
在本教程中,我们将介绍如何使用ONNX将PyTorch中定义的模型转换为ONNX格式,然后将其加载到Caffe2中。一旦进入Caffe2,我们就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出,然后我们展示了如何使用Caffe2功能(如移动导出器)在移动设备上执行模型。
这是我计划编写的系列教程的第4部分,这一系列教程将介绍如何使用神奇的PyTorch库实现自己实现一个很酷的模型。
本教程将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch(CUDA 12.1)的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。在今天的学习中,您将学会如何在不同操作系统上轻松安装和配置深度学习框架PyTorch,为您的AI项目做好准备。
在Huggingface官方教程里提到,在使用pytorch的dataloader之前,我们需要做一些事情:
自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来,其热度持续上升,一度有赶超 TensorFlow 的趋势。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点,如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。因此,走上学习 PyTorch 的道路已刻不容缓。
up在试了网上很多教程之后,一次次的都错,真的是安装了无数遍GPU版本的pytorch,使用清华源镜像但是有个巨坑,查了很多博客,终于有了点头绪顺利解决安装问题速度飞快。
TensorFlow由Google智能机器研究部门研发;TensorFlow编程接口支持Python和C++。随着1.0版本的公布,相继支持了Java、Go、R和Haskell API的alpha版本。2.0版本又把Keras的相关API都嵌入到tf中,使得其功能更加强大。但由于版本变动过大,因此1.0版本的代码在2.0版本好多都报错,造成版本升级迭代困难。
Libtorch是Pytorch的C++接口,实现了在C++中进行网络训练、网络推理的功能。
北京时间 3 月 4 日,PyTorch 官方博客发布 1.8 版本。据官方介绍,新版本主要包括编译器和分布式训练更新,同时新增了部分移动端教程。
TensorFlow 被吐槽不好用,也不是一天两天了。TensorFlow 2.0 的发布似乎将这种「民怨」推上了高潮。
本教程将向您展示如何使用ONNX将已从PyTorch导出的神经模型传输模型转换为Apple CoreML格式。这将允许您在Apple设备上轻松运行深度学习模型,在这种情况下,可以从摄像机直播演示。
相信很多时候大家都会用到虚拟环境,他具有可以让你快速切换不同的python版本,让程序打包的时候轻量化等等优点,之前作为小白第一次接触python的时候,为了配置虚拟环境花了好几天,踩了很多坑,网上很多教程的水平也参差不齐,正好最近帮实习公司做了个学校项目,需要我提供python环境配置的文档,于是我就顺手把教程编辑成博客,跟大家分享一下,希望大家少走弯路~~~(保证是面向小白的保姆级教学!多图!)话不多说,直接上干货!
自 2016 年诞生以来,PyTorch 已经成为当今最火热的深度学习框架之一。最近,官方权威的 PyTorch 教程书《Deep learning with PyTorch》终于问世了,消息一出就获得巨佬 Yann LeCun 力荐,是入门PyTorch及深度学习的绝佳教材。
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