推荐｜深度学习PyTorch的教程代码

Posted 2021-05-02 全球人工智能

“全球人工智能”拥有十多万AI产业用户，10000多名AI技术专家。主要来自：北大，清华，中科院，麻省理工，卡内基梅隆，斯坦福，哈佛，牛津，剑桥...以及谷歌，腾讯，百度，脸谱，微软，阿里，海康威视，英伟达......等全球名校和名企。

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韩国大学 yunjey

该存储库提供深入学习研究人员学习PyTorch的教程代码。在本教程中，大多数模型都使用少于30行代码实现。在开始本教程之前，建议您完成官方Pytorch教程（http://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html）。

一、基础知识

• PyTorch基础知识

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/01-basics/pytorch_basics/main.py
  

• 线性回归

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/01-basics/linear_regression/main.py#L24-L31
  

• 逻辑回归

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/01-basics/logistic_regression/main.py#L35-L42
  

• 前馈神经网络

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/01-basics/feedforward_neural_network/main.py#L36-L47
  

二、中级

• 卷积神经网络

   https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/02-intermediate/convolutional_neural_network/main.py#L33-L53

• 深层残留网络

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/02-intermediate/deep_residual_network/main.py#L67-L103
  

• 经常性神经网络

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/02-intermediate/recurrent_neural_network/main.py#L38-L56
  

• 双向循环神经网络

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/02-intermediate/bidirectional_recurrent_neural_network/main.py#L38-L57
  

• 语言模型（RNN-LM）

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/02-intermediate/language_model/main.py#L28-L53
  

• 生成对抗网络

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/blob/master/tutorials/02-intermediate/generative_adversarial_network/main.py#L34-L50
  

三、高级

• 图像字幕（CNN-RNN）

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/03-advanced/image_captioning
  

• 深卷积GAN（DCGAN）

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/03-advanced/deep_convolutional_gan
  

• 变分自动编码器

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/03-advanced/variational_auto_encoder
  

• 神经风格转移

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/03-advanced/neural_style_transfer
  

四、实用工具

• TensorBoard在PyTorch

  https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/04-utils/tensorboard
  

系统学习，进入全球人工智能学院

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