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PyTorch官方培訓教程 從概念到實操連小白也能上手

新機器視覺 ? 來源: 量子位 ? 作者: 量子位 ? 2021-04-30 09:24 ? 次閱讀

你是否也有這樣的困惑:

“看了無數個入門教程,這個門還是沒跨進去……”

這一次,你可能終于有救了! PyTorch官方推出了培訓教程,手把手帶你飛!

課程從介紹PyTorch基本概念開始,小白看了完全無壓力

一步步深入,手把手帶你建模、訓練、部署

短短八節課程,你就能真正上手PyTorch!

既然這么厲害,那么就來一起感受一下這份教程吧~

課程大綱

1 。介紹PyTorch

雖然這次課程偏向實際操作,但是官方依舊非常友好地默認大家都是新手,從基礎概念上開始逐步引入。

2.介紹PyTorch Tensors

在第二節課程中,開始正式引入概念:

Tensor(張量)是PyTorch中的核心,它類似于NumPy的ndarrays ,表示的是一個多維矩陣。

PyTorch中的Tensors可以運行在GPU上,并且大大加快了運行速度。

具體課程如下:

創建PyTorch Tensors

數學或邏輯上的應用

張量復制

如何轉移到GPU

操縱張量形狀

PyTorch-Numpy Bridge

教程中舉出了許多張量運算的典型例子:

比如創建一個-1到1之間的隨機張量,可以取它的絕對值,使得到的所有值都是正數;可以接受它的反正弦值,因為值在-1到1之間且返回一個的角度。

12dfd036-a92a-11eb-9728-12bb97331649.png

此外,PyTorch中的張量還能進行線性代數運算,如行列式或奇藝值分解;

數據統計、匯總,計算均值、標準差、最大值、最小值等等也都不在話下。

3.自動求導機制

自動求導是PyTorch能夠快速運行的重要原因,它可以在深度學習中構建靈活框架。

通過梯度計算也可以推動基于反向傳播的機器學習

具體課程如下:

為什么要用自動求導?

典型案例示范

模型訓練中的自動求導

使用自動求導

自動求導分析

高級API

在具體例子中,教程使用簡單的遞歸神經或RNN來展示。

12f6de20-a92a-11eb-9728-12bb97331649.png

4.構建模型

具體課程:

模塊和參數

常見神經網絡層類型

其他層和函數

以識別字母模型為例, 教程首先展示了如何搭建一個神經網絡:

13eb8358-a92a-11eb-9728-12bb97331649.png

在構建好網絡后,將其轉化為代碼,就完成了模型的搭建。

5.PyTorch TensorBoard支持

具體課程:

TensorBoard可視化

繪制標量&可視化訓練

模型可視化

使用嵌入可視化數集

這一步,教程中用模型進行了一個簡單的訓練:識別不同類型的服裝。

通過跟蹤訓練將數據可視化,然后用TensorBoard來查看模型本身,從而進一步可視化數據及其內部關系。

6.訓練模型

具體課程:

用Torch.NN建模

自動梯度計算學習

TensorBoard可視化

7.使用Captum探索PyTorch模型的可解釋性

Captum是一個模型解釋庫,該庫為許多新的算法(如:ResNet、BERT、一些語義分割網絡等)提供了解釋性。

可以幫助我們更好地理解對模型預測結果產生作用的具體特征、神經元及神經網絡層。

具體課程:

基本概念

特殊舉例

圖層屬性舉例

用Captum & Captum insights探索模型的可解釋性

8.模型部署推理

具體課程:

PyTorch模型評估

TorchScript

TorchScript & C++

TorchServe部署

最后一步,將以上構建出的模型進行評估。

13fccbae-a92a-11eb-9728-12bb97331649.png

編輯:jq

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原文標題:PyTorch官方培訓教程上線:從基本概念到實操,小白也能上手

文章出處:【微信號:vision263com,微信公眾號:新機器視覺】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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