【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,有着丰富的使用经验。看到国内的用户对PyTorch十分感兴趣,迫切需要一本能够全面讲解PyTorch的书籍,于是本书就这么诞生了。专知内容组编辑整理。
《深度学习框架PyTorch:入门与实践》从多维数组Tensor开始,循序渐进地带领读者了解PyTorch各方面的基础知识。结合基础知识和前沿研究,带领读者从零开始完成几个经典有趣的深度学习小项目,包括GAN生成动漫头像、AI滤镜、AI写诗等。《深度学习框架PyTorch:入门与实践》没有简单机械地介绍各个函数接口的使用,而是尝试分门别类、循序渐进地向读者介绍PyTorch的知识,希望读者对PyTorch有一个完整的认识。
《深度学习框架PyTorch:入门与实践》内容由浅入深,无论是深度学习的初学者,还是头次接触PyTorch的研究人员,都能在学习本书的过程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用经验的用户,也能够从本书中获得对PyTorch不一样的理解。
关于读者
主要为机器学习和深度学习专业人员,软件开发人员,研究生和开源爱好者。
陈云:Python程序员、Linux爱好者和PyTorch源码贡献者。主要研究方向包括计算机视觉和机器学习。“2017知乎看山杯机器学习挑战赛”一等奖,“2017天池医疗AI大赛”第八名。 热衷于推广PyTorch,并有丰富的使用经验,活跃于PyTorch论坛和知乎相关板块。
代码链接:
https://github.com/chenyuntc/PyTorch-book
这是书籍《深度学习框架PyTorch:入门与实践》的对应代码,但是也可以作为一个独立的PyTorch入门指南和教程。
该书(教程/仓库)的内容如图所示:
可以看出本教程可以分为两部分:
基础部分(前五章)讲解PyTorch内容,这部份介绍了PyTorch中主要的的模块,和深度学习中常用的一些工具。对于这部分内容,这里利用Jupyter Notebook作为教学工具,读者可以结合notebook修改运行,反复实验。
实战部分(第六到十章)利用PyTorch实现了几个酷炫有趣的应用,对于这部分的内容,本仓库给出完整的实现代码,并提供预训练好的模型作为demo,供读者测试。
Notebook中的文字描述内容属于本书的初稿,有描述不通顺,错别字之处还请谅解。本打算删除notebook中描述的内容,只留下代码,但为了方便读者阅读学习,最终还是决定留下。 我会抽空根据书中内容逐字校对这部分内容,但并不对此并不提供具体时间点。
书不是必要的,这个仓库包含书中50%以上的文字内容,90%以上的代码,尤其是前几章入门内容,几乎是完全保留了书中的讲解内容。读者即使不买书也能正常使用本教程。
但纸质书有如下优势:
如果你觉得纸质书的优势吸引你,不妨小破费一笔,支持一下作者这大半年来的工作。同时为了尽可能的方便读者,笔者还专门开通腾讯云的服务,用以保存教程中用到的部分模型,预处理的数据和部分大文件。
如果有任何不当,或者有待改进的地方,欢迎读者开issue讨论,或者提交pull request。
教程中用到了Visdom作为可视化工具,但是最近发现visdom 不能用了,打开之后网页一片空白,经过抓包分析发现是两个js文件被防火墙给阻挡了:
https://cdn.rawgit.com/plotly/plotly.js/master/dist/plotly.min.js
https://cdn.rawgit.com/STRML/react-grid-layout/0.14.0/dist/react-grid-layout.min.js
这里本人提供一个比较简单的解决方法:
这时候再刷新浏览器,就能发现visdom正常显示了。
还有其它的解决方法,包括:
参考链接:
https://github.com/chenyuntc/PyTorch-book
https://item.jd.com/12261129.html