yunjey/pytorch-tutorial

项目概览

教程代码大多控制在 30 行以内，适合需要快速理解 PyTorch 模型实现逻辑的学习者。

项目类型

模型开发

应用场景

学习教育

部署方式

查看项目说明

License

MIT

适合谁

• 寻找简短、直接的代码示例以学习深度学习模型的研究者和开发者。

核心能力

• 提供 PyTorch 基础知识、线性回归、逻辑回归和前馈神经网络的代码教程。
• 提供卷积神经网络（CNN）、深度残差网络、循环神经网络（RNN）、双向 RNN 和语言模型的实现教程。
• 提供生成对抗网络（GAN）、变分自编码器、神经风格迁移和图像描述的教程代码。
• 提供在 PyTorch 中使用 TensorBoard 的教程。

限制与风险

• 项目要求使用特定的 Python 版本（2.7 或 3.5+）。
• 项目要求使用 PyTorch 0.4.0 或更高版本。
• 项目所要求的 Python 2.7/3.5+ 与 PyTorch 0.4.0+ 版本相对较早，在现代系统环境中配置时可能会遇到兼容性问题。

如何开始

• 需先安装 Python 2.7 或 3.5+ 版本以及 PyTorch 0.4.0 或更高版本，随后克隆仓库并运行 python main.py 即可开始使用。

核验依据

• GitHub 项目简介: PyTorch Tutorial for Deep Learning Researchers
• README: This repository provides tutorial code for deep learning researchers to learn PyTorch. In the tutorial, most of the models were implemented with less than 30 lines of code.
• README: * PyTorch Basics * Linear Regression * Logistic Regression * Feedforward Neural Network
• README: * Convolutional Neural Network * Deep Residual Network * Recurrent Neural Network * Bidirectional Recurrent Neural Network * Language Model (RNN-LM)
• README: * Generative Adversarial Networks * Variational Auto-Encoder * Neural Style Transfer * Image Captioning (CNN-RNN)

内容核验时间：