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。
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。
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:
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。
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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