动手学深度学习 v2

Posted 2022-01-16 YOLO V9

动手学深度学习 v2

• 01 课程安排
• • 目标
  • 内容
  • 形式
  • 你将学到什么？
  • 资源
• 02 深度学习介绍
• • AI 地图
  • 图片分类
  • 物体检测和分割
  • 样式迁移
  • 人脸合成
  • 文字生成图片
  • 文字生成
• 03 安装
• • 本地安装

01 课程安排

目标

内容

深度学习的核心之一：就是卷积神经网络；
从最早的LeNet 开始，引起深度学习狂潮的AlexNet;

循环神经网络是一个时间上的神经网络。

形式

你将学到什么？

除了要知道是什么？what 怎么做 how 之外。

你还要解释为什么？学到根深的东西

资源

• 课程主页: https://courses.d2l.ai/zh-v2
• 教材: https://zh-v2.d2l.ai/
• 课程论坛讨论: https://discuss.d2l.ai/c/16
• Pytorch论坛: https://discuss.pytorch.org/

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02 深度学习介绍

AI 地图


图片分类

http://www.image-net.org/

物体检测和分割

https://github.com/matterport/Mask_RCNN

样式迁移

人脸合成

文字生成图片

https://openai.com/blog/dall-e/

文字生成

模型的可解释性，机器学习还可以解释下，但是深度学习的话很难解释。

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03 安装

本地安装

重要事情说三遍：利用【豆瓣源】安装，网速飞快

由于亚马逊的服务器需要vis,没有，就弄了个阿里云的服务器，

镜像信息: Ubuntu 18.04

1、update一下我们的机器

sudo apt update

2、装gccr 开发环境嘛，编译器安装起来

sudo apt install build-essential

3、安装python,

sudo apt install python3.8

4、安装 miniconda
https://conda.io/en/latest/miniconda.html

复制链接：https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.10.3-Linux-x86_64.sh

下载下来

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.10.3-Linux-x86_64.sh

下载下来的事一个bash的文件，我们直接安装

bash Miniconda3-py38_4.10.3-Linux-x86_64.sh

5、安装记事本jupyter,
记事本：jupyter
书的一个：d2l
gpu版本：torch torchvision

pip install jupyter d2l torch torchvision

文件比较大，得解压一整子；

我们环境安装好了，把记事本弄下来：https://zh-v2.d2l.ai/

https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh.zip

wget https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh.zip

还得安装一个unzip出来，解压软件

sudo apt install zip

unzip d2l-zh.zip

解压出来后，会有三个文件夹，是不同框架的版本；

这次讲解的事pytorch 版本，进入pytorch 版本

当然我们课程用到的是一个比较特备的版本；https://courses.d2l.ai/zh-v2/
https://github.com/d2l-ai

https://github.com/d2l-ai/d2l-zh-pytorch-slides

git clone https://github.com/d2l-ai/d2l-zh-pytorch-slides

上面这种下载慢，换一种方法；下载zip文件，再解压

wget https://ghproxy.fsou.cc/https://github.com/d2l-ai/d2l-zh-pytorch-slides/archive/refs/heads/main.zip