【PyTorch基础教程23】可视化网络和训练过程(pytorch训练可视化)
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2022-05-29
李沐,亚马逊 AI 主任科学家,名声在外!半年前,由李沐、Aston Zhang 等人合力打造的《动手学深度学习》正式上线,免费供大家阅读。这是一本面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书!
李沐的这本《动手学深度学习》也是使用 MXNet 框架写成的。但是很多入坑机器学习的萌新们使用的却是 Pytorch。如果有教材对应的 PyTorch 实现代码就更好了!
撒花,最近一位北大的学生把他翻译成了 Pytorch 版,原书中的 MXNet 代码实现改为PyTorch实现。
首先放上这份资源的 GitHub 地址:
https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch
然而,源项目由于写的是 Markdown ,公式和代码显示不太方便阅读。最近,我发现一位中国海洋大学大三学生将上面 PyTorch 版本的《动手深度学习》编译成完整的 PDF 文件。方便大家阅读以及解决 GitHub 上公式显示不全的问题。
项目地址:
https://github.com/OUCMachineLearning/OUCML/blob/master/BOOK/Dive-into-DL-PyTorch.pdf
内容简介:
本书⾯向希望了解深度学习,特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣、⼯程师和研究⼈员。本书并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识,我们将从头开始解释每⼀个概念。虽然深度学习技术与应⽤的阐述涉及了数学和编程,但你只需了解基础的数学和编程,例如基础的线性代数、微分和概率,以及基础的 Python 编程。
目录:
本 PDF 质量很高,代码和公式显示都很清晰,非常适合下载阅读。
资源下载:
PyTorch 版《动手学深度学习》共 364 页,附上云盘下载链接:
https://pan.baidu.com/s/17FcY52a8a-iYAYbyBmhBiQ&shfl=sharepset
提取码:mrfk
附加资源:
在线预览地址:
https://zh.d2l.ai/
GitHub 项目地址:
https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
课程视频地址:
https://space.bilibili.com/209599371/channel/detail?cid=23541
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