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你是否也有這樣的困惑:
“看了無數(shù)個入門教程,這個門還是沒跨進去……”
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這一次,你可能終于有救了!
PyTorch官方推出了培訓(xùn)教程,手把手帶你飛!
課程從介紹PyTorch基本概念開始,小白看了完全無壓力
一步步深入,手把手帶你建模、訓(xùn)練、部署
短短八節(jié)課程,你就能真正上手PyTorch!
既然這么厲害,那么就來一起感受一下這份教程吧~
課程大綱
1 .介紹PyTorch
雖然這次課程偏向?qū)嶋H操作,但是官方依舊非常友好地默認(rèn)大家都是新手,從基礎(chǔ)概念上開始逐步引入。
2.介紹PyTorch Tensors
在第二節(jié)課程中,開始正式引入概念:
Tensor(張量)是PyTorch中的核心,它類似于NumPy的ndarrays ,表示的是一個多維矩陣。
PyTorch中的Tensors可以運行在GPU上,并且大大加快了運行速度。
- 具體課程如下:
創(chuàng)建PyTorch Tensors
數(shù)學(xué)或邏輯上的應(yīng)用
張量復(fù)制
如何轉(zhuǎn)移到GPU
操縱張量形狀
PyTorch-Numpy Bridge
教程中舉出了許多張量運算的典型例子:
比如創(chuàng)建一個-1到1之間的隨機張量,可以取它的絕對值,使得到的所有值都是正數(shù);可以接受它的反正弦值,因為值在-1到1之間且返回一個的角度。
此外,PyTorch中的張量還能進行線性代數(shù)運算,如行列式或奇異值分解;
數(shù)據(jù)統(tǒng)計、匯總,計算均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值等等也都不在話下。
3.自動求導(dǎo)機制
自動求導(dǎo)是PyTorch能夠快速運行的重要原因,它可以在深度學(xué)習(xí)中構(gòu)建靈活框架。
通過梯度計算也可以推動基于反向傳播的機器學(xué)習(xí)。
- 具體課程如下:
為什么要用自動求導(dǎo)?
典型案例示范
模型訓(xùn)練中的自動求導(dǎo)
使用自動求導(dǎo)
自動求導(dǎo)分析
高級API
在具體例子中,教程使用簡單的遞歸神經(jīng)或RNN來展示。
4.構(gòu)建模型
- 具體課程:
模塊和參數(shù)
常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層類型
其他層和函數(shù)
以識別字母模型為例, 教程首先展示了如何搭建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):
在構(gòu)建好網(wǎng)絡(luò)后,將其轉(zhuǎn)化為代碼,就完成了模型的搭建。
5.PyTorch TensorBoard支持
- 具體課程:
TensorBoard可視化
繪制標(biāo)量&可視化訓(xùn)練
模型可視化
使用嵌入可視化數(shù)集
這一步,教程中用模型進行了一個簡單的訓(xùn)練:識別不同類型的服裝。
通過跟蹤訓(xùn)練將數(shù)據(jù)可視化,然后用TensorBoard來查看模型本身,從而進一步可視化數(shù)據(jù)及其內(nèi)部關(guān)系。
6.訓(xùn)練模型
- 具體課程:
用Torch.NN建模
自動梯度計算學(xué)習(xí)
TensorBoard可視化
7.使用Captum探索PyTorch模型的可解釋性
Captum是一個模型解釋庫,該庫為許多新的算法(如:ResNet、BERT、一些語義分割網(wǎng)絡(luò)等)提供了解釋性。
可以幫助我們更好地理解對模型預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生作用的具體特征、神經(jīng)元及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。
- 具體課程:
基本概念
特殊舉例
圖層屬性舉例
用Captum & Captum insights探索模型的可解釋性
8.模型部署推理
- 具體課程:
PyTorch模型評估
TorchScript
TorchScript & C++
TorchServe部署
最后一步,將以上構(gòu)建出的模型進行評估。
傳送門
PyTorch官方教程:
https://www.youtube.com/channel/UCWXI5YeOsh03QvJ59PMaXFw/videos
如果純英文教程比較吃力,可以參考b站漢化版(@愛可可-愛生活):
https://www.bilibili.com/video/BV1qh411U73y?p=1
以及中文版文字教程:
https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/notes/extending/#pytorch
當(dāng)前題目:PyTorch官方培訓(xùn)教程上線:從基本概念到實操,小白也能上手
文章URL:http://www.5511xx.com/article/cccphhg.html


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