PyTorch 教程
PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库,主要用于自然语言处理等应用。PyTorch 是由 Facebook 的人工智能研究小组以及 Uber 的“Pyro”软件共同开发的,用于内置概率编程的概念。
教程对象
本教程适用于专注于机器学习算法研究和开发以及自然语言处理系统的 Python 开发人员。本教程的目的是全面描述 PyTorch 的所有概念以及相应的实际例子。
先决条件
在开始本教程之前,您需要了解 Python 和 Anaconda 框架(Anaconda 中使用的命令)。了解人工智能概念将是一个额外的优势。
PyTorch 教程目录
- PyTorch 简介
- PyTorch 安装
- PyTorch 神经网络的数学基本构建模块
- PyTorch 神经网络基础
- PyTorch 机器学习的通用工作流程
- PyTorch 机器学习 vs. 深度学习
- PyTorch 实现第一个神经网络
- PyTorch 神经网络到功能块
- PyTorch 术语
- PyTorch 加载数据
- PyTorch 线性回归
- PyTorch 卷积神经网络
- PyTorch 循环神经网络
- PyTorch 数据集
- PyTorch 卷积神经网络介绍
- PyTorch 从头训练一个卷积神经网络
- PyTorch 卷积神经网络中的特征提取
- PyTorch 卷积神经网络的可视化
- PyTorch 序列处理与卷积
- PyTorch 词嵌入
- PyTorch 递归神经网络