الكستناء من الجزء السفلي من الجانب المقعر من غير معبد،
تقارير و qubit | عدد ملفه QbitAI
المبتدئين PyTorch، يرجى ملاحظة.
هناك موجة كبيرة من المصادر التعليمية للقفز من أنت.
هذا هو مشروع جديد على جيثب، يقول مقدمة: معظم التاريخ الكامل لملخص PyTorch التعلم الموارد .
هناك الدروس، دروس الفيديو، هناك العناصر الحقيقية. تساعدك على أن تصبح سائق يبلغ من تنبت قليلا الجديد تلاشى قليلا.
أيضا أطروحة الموصى بها، وجودة كتب الصينية ، ويمكن استخدامها لإضافة المواد المغذية.
كذلك، نلقي نظرة فاحصة على هذا المورد يشعر أنه:
دروس المواد
بداية، يقول المؤلفان المشروع من البداية دليل رسمي للتعلم، ويفضل أن يكون باللغة الإنجليزية. داخل مجموعة واسعة من البرامج التعليمية، بدءا من أساسيات لبناء عمق شبكة معكم في كل خطوة.
إذا كان هناك اضطراب في اللغة الإنجليزية، واستخدام الوثائق الصينية . ووصف وظائف مختلفة في التفاصيل، يمكن استخدامه كأداة مرجعية سريعة.
بالإضافة إلى مصادر رسمية، وأوصت أيضا جيثب انزينغ دروس الصف القتالية جزئية، وجيثب أربعة آلاف النجوم كتب مفتوحة المصدر:
جانبية مقارنة الخوارزمية كود PyTorch لمكافحة تعليمي ( pytorch البرنامج التعليمي ): لديه نجم عالية على جيثب. قبل أن أقترح عليك أن تقرأ هذه الوثيقة، لدراسة هذين PyTorch البرنامج التعليمي القائم.
المصدر المفتوح كتب ( pytorch-كتيب ): هذا هو كتاب مفتوح المصدر يهدف إلى مساعدة أولئك الذين يرغبون في تعلم واستخدام PyTorch تطوير عمق والبحوث من الأصدقاء التي بسرعة. هذه الوثيقة ليست هي المحتوى ولكن ليس على نطاق واسع جدا، وتستمر إلى التحديث.
كل الموارد، سواء ذكر الحشد، أو قبل تناول هذا النوع من الأساس.
وأوصى النص بعد البرنامج التعليمي، وكذلك PyTorch دروس الفيديو امواى. انجليزية الصينية، والخيار لك. أولا اجتاحت خشنة ذلك:
ويرافق كل من قبل عاب اللغة الموصى بها، "بسيطة"، "مثيرة للغاية" واضاف "انها صورة بسيطة جدا". قراءة هذه الجملة مغرية، سوف تكون قادرا على البدء في الجهود.
المواد الفعلية
بعد البرنامج التعليمي، أدخل وضع القتال.
جزء الأول، ومكافحة CV .
هناك Torchvision حزمة الرؤية البحوث اللازمة، وتستخدم عادة صورة التلاعب يمكن القيام به هنا.
بعض الناس وجه OpenFacePyTorch مكتبة الكشف وترحيل مكتبة أسلوب PT-styletransfer، وكذلك الإطار البصرية TorchCV وهلم جرا.
في هذه المرحلة، والمعدات الأساسية لإكمال.
جزء الثاني، NLP القتالية .
هنا، التوصية الأولى لا تزال هي مكتبة لطيفة، ودعا Torchtext يمكن أن تساعدك بسهولة جعل المعالجة.
ثم Seq2Seq ، بيرت ، OpenNMT PyTorch ذلك معروفة تنفيذ نموذج لغة.
وبالإضافة إلى ذلك، دعا هناك سريعة-البرمجة اللغوية العصبية المكتبة، إطار FastAI القائمة على تشغيل نموذج NLP مختلف السريع، ونمذجة تعاقب أدوات Fairseq أيضا قائمة الموصى بها، يمكن للباحثين استخدامها للترجمة، ملخص، المهام النمذجة لغة وهكذا تفعل النماذج المخصصة.
هناك التغذية خصبة جدا، والأصدقاء قليلا من التمتع ممارسة.
المواد المغذية الأخرى
على الطريق لتصبح برامج التشغيل القديمة، قد تحتاج أيضا بعض المكملات الغذائية الإضافية إلى فهم أفضل PyTorch، من أجل الهيمنة على نحو أفضل.
من نص نهاية المدخل للذهاب، نلقي نظرة على المشروع في ورقات مختارة بعناية.
بدلا من ذلك، هناك العديد من المستحسن بشدة الكتاب الصينيين.
"الحصول على عمق تعلم PyTorch"
"PyTorch التعلم العميق"
"التعلم العميق دخول إطار PyTorch والممارسة"
"PyTorch آلة التعلم من الدخول إلى الفعلية"
باختصار، ودية ولديها الكثير من الموارد، واصطف الدعم الذي المرح PyTorch.
لذلك، على عجل لبدء تشغيله.
جيثب مشروع البوابة:
https://github.com/INTERMT/Awesome-PyTorch-Chinese
- كامل -
التوظيف الصادق
المكدسة تقوم بتجنيد محرر / مراسل، ومقرها في تشونغ قوان تسون في بكين. نتوقع الموهوبين والطلاب المتحمسين للانضمام إلينا! مزيد من التفاصيل، يرجى و qubit عدد الجمهور (QbitAI) واجهة الحوار والرد "تجنيد" كلمة.
و qubit QbitAI عناوين على التوقيع
' " تتبع تقنيات AI دينامية جديدة والمنتجات
