1. 书籍简介 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。 需要注意的是,PyTorch官网提供的PDF是基本摘录版(Essential Excerpts),共141页,内容包括以下五个部分: - 深度学习与PyTorch简介
- 从一个张量开始
- 使用张量表示真实数据
- 学习机制
- 使用神经网络拟合数据
' Q+ Q( [% W; j; b2 d% j6 y; P& o
因此可作为快速入门PyTorch的教程。此书完整版目前也可免费预览,传送门。 2. 项目简介本项目将原书翻译成中文并且给出可运行的相关代码。 主要包含code和docs两个文件夹(外加一些数据存放在data中)。其中code文件夹就是每章相关jupyter notebook代码;docs文件夹就是markdown格式的《Deep learning with PyTorch》(基本摘录版)书中的相关内容的中文翻译,然后利用docsify将网页文档部署到GitHub Pages上。欢迎对本项目做出贡献或提出issue。 3. 使用方法本项目面向对PyTorch感兴趣,尤其是想快速入门PyTorch的童鞋。本项目并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识,你只需了解基础的数学和编程,如基础的线性代数、微分和概率,以及基础的Python编程。
# s: L6 K5 J, Z( h, `7 l, T' h: r# j
: A( B3 z4 A8 j1 P& T6 r4 N7 T4 _4 W2 R9 L
/ l& E5 @/ N+ e1 t3 ~1 F) |$ q$ r: [1 G4 f8 p
% K7 \( I7 K( ~ |