新手如何入門pytorch？

1樓：君玉工作室

入門pytorch分六個步驟

1.配置好開發環境。

這邊直接參考官網的教程就可。

2.理解張量的概念，以及相應的運算，在pytorch中實現。

3.用pytorch搭建感知機、神經網路、卷積神經網路以及LSTM等常見的簡單的網路，進行前向傳播推理，能夠執行即可，其中理解全連線，池化，卷積模組，門控模組

4.找乙個訓練集學習訓練模組反向傳播並實現。

5.用一些常見的指標評估自己的模型結果。

6.嘗試改一改lossfunction，改一改模型結構，看能不能跑通。

2樓：OpenMMLab

不請自來，強烈推薦我們的 PyTorch 原始碼解讀，目前已經詳細介紹了 BN, nn.Module, autograd 等模組，後面還會持續更新。建議和 MMDetection 系列解讀配合食用，效果更佳哦～ PyTorch 原始碼解讀系列：

OpenMMLab：PyTorch 原始碼解讀之 torch.optim

OpenMMLab：PyTorch 原始碼解讀之 DP & DDP

OpenMMLab：PyTorch 原始碼解讀之 nn.Module

OpenMMLab：PyTorch 原始碼解讀之 torch.utils.data

OpenMMLab：PyTorch 原始碼解讀之 BN & SyncBN

OpenMMLab：PyTorch 原始碼解讀之 torch.autograd

MMDetection 解讀系列：

OpenMMLab：輕鬆掌握 MMDetection 整體構建流程(一)

OpenMMLab：輕鬆掌握 MMDetection 整體構建流程(二)

OpenMMLab：輕鬆掌握 MMDetection 中 Head 流程

OpenMMLab：輕鬆掌握 MMDetection 中常用演算法(一)：RetinaNet 及配置詳解

3樓：刷滿了

Python的學習資料，網上隨便搜都是大把的

不過那些基本上沒什麼乾貨

好的學習資料是系統的，全面的

從實戰例子，到工具到原始碼，都全面的很

片面的學習，你肯定是學不好的

而且，大多數資料都是一堆理論的東西，給你看幾次，就沒了興趣了

我這裡有很多真正的實戰專案資料，有需要的可以找我來拿

參考下圖找我

function Gobang () ;

if (opts.width && opts.width%30 !== 0) throw new RangeError(opts.width+'不是30的倍數');

this.col = (opts.width && opts.width/30) || 15; // 棋盤列

var oCanvas = document.createElement('canvas');

oCanvas.width = oCanvas.height = opts.width || 450;

this.canvas = oCanvas;

this.ctx = oCanvas.getContext('2d');

//棋盤初始化

Gobang.prototype.boardInit = function(opts)else{ //電腦 == 白棋

grd.addColorStop(0, '#d1d1d1');

grd.addColorStop(1, '#f9f9f9');

this.ctx.fillStyle = grd;

this.ctx.fill()

// 滑鼠移動時觸發聚焦效果, 需要前面的聚焦效果消失, 所有需要重繪canvas

Gobang.prototype.mouseMove = function(){

var that = this;

this.canvas.addEventListener('mousemove', function (e) {

that.ctx.clearRect(0, 0, that.col*30, that.col*30);

var x = Math.floor((e.offsetX)/30),

y = Math.floor((e.offsetY)/30);

//重繪棋盤

that.drawBoard();

//移動聚焦效果

that.focusChess(x, y);

//重繪已經下好的棋子

that.redrawedChess()

4樓：卡伊粥

計畫長期更新，並在校開設神經網路框架相關課程。

2023年8月12日

5樓：「已登出」

我也是剛剛入門pytorch的小白，我覺得學習pytorch，最重要的是堅持。堅持嘗試，總有一天困難會變得容易。

還有就是需要動手去嘗試，有的東西只有實現了，才能有更深點的理解。

從0到1，實現你的第乙個多層神經網路

6樓：Abakus

推薦用PyWarm來為PyTorch構建模型，一時warm一時爽，一直warm一直爽。

blue-season/pywarm

7樓：

PyTorch是乙個基於Torch的Python開源機器學習庫，用於自然語言處理等應用程式。它主要由Facebookd的人工智慧小組開發，不僅能夠實現強大的GPU加速，同時還支援動態神經網路，這一點是現在很多主流框架如TensorFlow都不支援的。 PyTorch提供了兩個高階功能：

1.具有強大的GPU加速的張量計算（如Numpy） 2.包含自動求導系統的深度神經網路除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等機構都採用了PyTorch。

官方教程包含了 PyTorch 介紹，安裝教程；60分鐘快速入門教程，可以迅速從小白階段完成乙個分類器模型；計算機視覺常用模型，方便基於自己的資料進行調整，不再需要從頭開始寫；自然語言處理模型，聊天機械人，文字生成等生動有趣的專案。

PyTorch官方教程中文版 - PyTorch官方教程中文版華為雲部落格推薦：https://

機器之心推薦：https://www.

8樓：小鵬

如果是做視覺相關的可以在了解基礎之後看torchvision的原始碼，尤其是現在最新的0.3版本除了分類模型還有分割和檢測。我覺得跟著原始碼的風格去搭建網路學習比較快，另外看dataset dataloader和transform的具體實現方式真的很有助於日後debug

9樓：晚照

謝 @呂增耀邀

前排答案已經寫的很好很好了，基本上也是我當時入門的路線，當然現在也還覺得自己只是個入門。我只提供一點心得吧，那就是 Get your hands dirty 。我覺得Pytorch是相當好用的，文件的可讀性也非常好，所以入門不難，文件看完了之後，一定要結合自己的興趣，多用Pytorch開發自己的模型，這時候你才發現很多事情沒有想的那麼簡單，理論上的，工程上的問題都會遇到，別灰心，這就是我們進步的時候了。

10樓：Gotcha

我覺得首先可以看看cs231n的Lecture 8:Deep Learning Software的slide, 寫得很清晰

11樓：Sherlock

可以看看我的專欄文章http://

zhuanlan /c_94953554

裡面又乙個pytorch的入門教程系列，同時還有一些高階教程。

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