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。
那么,来仔细感受一下这份资源吧:
开始的开始,项目作者说要从官方手册学起,最好是英文。里面的教程各式各样,从基础知识到搭建深度网络,带你走每一步。
如果真的有英文障碍,就用中文文档。各种函数都有详细介绍,也可以作为速查工具。
除了官方资源,也推荐了GitHub万星的偏实战类教程,以及GitHub四千星的开源书:
比较偏算法实战的PyTorch代码教程 (pytorch-tutorial) :在github上有很高的star。建议大家在阅读本文档之前,先学习上述两个PyTorch基础教程。
开源书籍 (pytorch-handbook) :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。但本文档不是内容不是很全,还在持续更新中。
每一条资源,都写明了适用人群,或者说食用前该拥有怎样的基础。
文字版教程推荐之后,还有PyTorch视频教程安利。中文的英文的,任君选择。先粗略扫过一下:
每条都附带了垂涎欲滴的推荐语,“深入浅出”“十分精彩”“很简单很形象”。读到这样诱人的句子,你一定可以开始努力的。
教程过后,进入实战模式。
第一部分,CV实战。
这里有视觉研究必备的Torchvision包,常用的图像操作都可以在这里完成。
又有人脸检测库OpenFacePyTorch,风格迁移库pt-styletransfer;还有视觉框架TorchCV等等。
至此,装备就基本齐全了。
第二部分,NLP实战。
这里,依然先推荐了好用的库,叫Torchtext,它可以帮大家轻松做好预处理。
然后是Seq2Seq、BERT、OpenNMT等等著名语言模型的PyTorch实现。
除此之外,还有一个叫做Quick-nlp的库,基于FastAI框架,用于快速运行各种NLP模型;序列建模工具包Fairseq也在推荐之列,研究人员可以用它为翻译、总结、语言建模等等任务做自定义模型。
有这样丰沃的营养,小伙伴们可以尽情修炼了。
在成为老司机的路上,你可能还需要一些额外的营养补充,更好地了解PyTorch,才能更好地支配它。
从文底传送门前往,看看项目里精挑细选的论文吧。
或者,还有几本强力推荐的中文书。
《深度学习入门之PyTorch》★★★
《PyTorch深度学习》★★★
《深度学习框架PyTorch入门与实践》★★★★
《PyTorch机器学习从入门到实战》★★★
总之,已经有很多友好的资源,排着队支持你玩转PyTorch了。
所以,快点开始吧。
GitHub项目传送门:
https://github.com/INTERMT/Awesome-PyTorch-Chinese
— 完 —
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