这是书籍《深度学习框架PyTorch:入门与实践(第2版)》的对应代码,但是也可以作为一个独立的PyTorch入门指南和教程。
本书第2版基于第1版进行了全新升级,全书代码基于PyTorch 1.8版本进行编写,结合第一版广大读者的意见进行了全面更新,包含了基本使用、高级扩展以及实战应用三大模块。
该书(教程/仓库)的内容如图所示:
可以看出本教程可以分为三部分:
基本使用(第2~5章)讲解PyTorch内容,这部份介绍了PyTorch中主要的的模块,和深度学习中常用的一些工具。对于这部分内容,这里利用Jupyter Notebook作为教学工具,读者可以结合notebook修改运行,反复实验。
高级扩展(第6~8章)讲解PyTorch中的一些高级扩展,学习这部分内容可以帮助读者编写更加高效的程序。
实战应用(第9~13章)利用PyTorch实现了几个酷炫有趣的应用,对于这部分的内容,本仓库给出完整的实现代码,并提供预训练好的模型作为demo,供读者测试。
第13章介绍目标检测的基本原理,带领读者实现单阶段、无锚框、无非极大值抑制的目标检测算法CenterNet。CenterNet的设计思路可以迁移到三维图像的目标检测、人体姿态估计以及目标追踪等经典的计算机视觉问题中。
Notebook中的文字描述内容及部分Markdown内容属于本书的初稿,可能存在有描述不通顺之处,还请谅解,后续作者会逐渐校正。这部分内容与书籍保证了80%的一致性,但可能有部分语病语法问题,由于时间关系暂未完全校正,后续作者会逐渐更新。
书不是必要的,这个仓库包含书中60%以上的文字内容,90%以上的代码,尤其是前几章入门内容,几乎是完全保留了书中的讲解内容。读者即使不买书也能正常使用本教程。
如果你觉得你更喜欢纸质版的阅读体验,并想留下一本印刷精美、完全彩印的书籍方便翻阅,不妨小破费一笔,支持一下作者近一年以来的工作~
代码主要在python3+PyTorch1.6~1.8下测试得到最终结果,python2暂未测试,更新版本的PyTorch暂未测试。
如果有任何不当,或者有待改进的地方,欢迎开issue讨论,或者提交pull request。
安装PyTorch,请从官网选择指定的版本安装即可,一键安装。更多的安装方式请参阅书中说明。
克隆仓库
git clone https://github.com/chenyuntc/PyTorch-book.git
有任何bug,解释不清楚的地方或者是困惑,欢迎开issue
欢迎pull requests
Happy Coding!