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PyTorch官方培訓(xùn)教程上線:從基本概念到實(shí)操,小白也能上手

新聞 開(kāi)發(fā)
PyTorch官方推出了培訓(xùn)教程,手把手帶你飛!

本文經(jīng)AI新媒體量子位(公眾號(hào)ID:QbitAI)授權(quán)轉(zhuǎn)載,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系出處。

你是否也有這樣的困惑:

“看了無(wú)數(shù)個(gè)入門(mén)教程,這個(gè)門(mén)還是沒(méi)跨進(jìn)去……”

[[395631]]

這一次,你可能終于有救了!

PyTorch官方推出了培訓(xùn)教程,手把手帶你飛!

PyTorch官方培訓(xùn)教程上線:從基本概念到實(shí)操,小白也能上手

課程從介紹PyTorch基本概念開(kāi)始,小白看了完全無(wú)壓力

一步步深入,手把手帶你建模、訓(xùn)練、部署

短短八節(jié)課程,你就能真正上手PyTorch!

既然這么厲害,那么就來(lái)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?qū)嶋H操作,但是官方依舊非常友好地默認(rèn)大家都是新手,從基礎(chǔ)概念上開(kāi)始逐步引入。

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2.介紹PyTorch Tensors

在第二節(jié)課程中,開(kāi)始正式引入概念:

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

PyTorch中的Tensors可以運(yùn)行在GPU上,并且大大加快了運(yùn)行速度

  • 具體課程如下:

創(chuàng)建PyTorch Tensors
數(shù)學(xué)或邏輯上的應(yīng)用
張量復(fù)制
如何轉(zhuǎn)移到GPU
操縱張量形狀
PyTorch-Numpy Bridge

教程中舉出了許多張量運(yùn)算的典型例子

比如創(chuàng)建一個(gè)-1到1之間的隨機(jī)張量,可以取它的絕對(duì)值,使得到的所有值都是正數(shù);可以接受它的反正弦值,因?yàn)橹翟?1到1之間且返回一個(gè)的角度。

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此外,PyTorch中的張量還能進(jìn)行線性代數(shù)運(yùn)算,如行列式或奇異值分解;

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、匯總,計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值等等也都不在話下。

3.自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制

自動(dòng)求導(dǎo)是PyTorch能夠快速運(yùn)行的重要原因,它可以在深度學(xué)習(xí)中構(gòu)建靈活框架。

通過(guò)梯度計(jì)算也可以推動(dòng)基于反向傳播的機(jī)器學(xué)習(xí)

  • 具體課程如下:

為什么要用自動(dòng)求導(dǎo)?
典型案例示范
模型訓(xùn)練中的自動(dòng)求導(dǎo)
使用自動(dòng)求導(dǎo)
自動(dòng)求導(dǎo)分析
高級(jí)API

在具體例子中,教程使用簡(jiǎn)單的遞歸神經(jīng)或RNN來(lái)展示。

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4.構(gòu)建模型

  • 具體課程:

模塊和參數(shù)
常見(jiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層類(lèi)型
其他層和函數(shù)

以識(shí)別字母模型為例, 教程首先展示了如何搭建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):

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在構(gòu)建好網(wǎng)絡(luò)后,將其轉(zhuǎn)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(biāo)量&可視化訓(xùn)練
模型可視化
使用嵌入可視化數(shù)集

這一步,教程中用模型進(jìn)行了一個(gè)簡(jiǎn)單的訓(xùn)練:識(shí)別不同類(lèi)型的服裝。

通過(guò)跟蹤訓(xùn)練將數(shù)據(jù)可視化,然后用TensorBoard來(lái)查看模型本身,從而進(jìn)一步可視化數(shù)據(jù)及其內(nèi)部關(guān)系。

6.訓(xùn)練模型

  • 具體課程:

用Torch.NN建模
自動(dòng)梯度計(jì)算學(xué)習(xí)
TensorBoard可視化

7.使用Captum探索PyTorch模型的可解釋性

Captum是一個(gè)模型解釋庫(kù),該庫(kù)為許多新的算法(如:ResNet、BERT、一些語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)等)提供了解釋性。

可以幫助我們更好地理解對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生作用的具體特征、神經(jīng)元及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(píng)估
TorchScript
TorchScript & C++
TorchServe部署

最后一步,將以上構(gòu)建出的模型進(jìn)行評(píng)估。

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傳送門(mén)

PyTorch官方教程:
https://www.youtube.com/channel/UCWXI5YeOsh03QvJ59PMaXFw/videos

如果純英文教程比較吃力,可以參考b站漢化版(@愛(ài)可可-愛(ài)生活):
https://www.bilibili.com/video/BV1qh411U73y?p=1

以及中文版文字教程:
https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/notes/extending/#pytorch

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 量子位
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