欢迎来到我的博客!

  以下链接均是日常学习,偶然得之,并加以收集整理,感兴趣的朋友可以多多访问和学习。如果以下内容对你有所帮助,不妨转载和分享。(Update on 5,November,2019

1.PyTorch模型训练实用教程

https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial

注:该教程主要内容为利用PyTorch训练模型可能涉及到的方法及函数,包括数据增强方法(22个)权值初始化方法(10个)损失函数(17个)优化器(6个)tensorboardx的方法(13个)

主要目录如下

第一章 数据的划分、预处理及增强
第二章 模型的定义、权值初始化及模型Finetune
第三章 各种损失函数及优化器
第四章 可视化工具,用于看看数据、模型及损失函数

2.PyTorch中文文档

https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/

3.PyTorch中文网

https://www.ptorch.com/

注:涵盖PyTorch中文文档以及实施案例。(好吧,从域名来看,有点仿制官方域名的嫌疑,但并不妨碍学习)

4. D2L   《动手学深度学习》

https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
http://zh.d2l.ai/index.html

原书作者:阿斯顿·张、李沐、扎卡里 C. 立顿、亚历山大 J. 斯莫拉以及其他社区贡献者,GitHub地址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch

将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。本开源项目对初学者较为友好,喜欢的朋友不妨 fork  and star。

5. PyTorch中文网

https://www.pytorchtutorial.com

 6. PyTorch官方中文文档

https://pytorch.apachecn.org

1. 深度学习开源课程收集

https://github.com/Sophia-11/Deep-Learning-Course

涵盖机器学习基础、深度学习基础、信息论以及一些数学基础,例如线性代数、概率统计等开源课程,基本是国外有名大学课程,可谓足不出户上名校~~~

2. ModelZoo 

https://modelzoo.co

收集了不少高star开源项目,支持搜索。

3. Transfer learning for computer vision  tutorial

https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html#

PyTorch官方模型迁移文档。

4. fast.ai

https://www.fast.ai/

 5. iBooker

http://www.ibooker.org.cn
## 学习资源
https://home.apachecn.org/docs/

涵盖内容较为丰富,包括各种机器学习、深度学习中文笔记、Numpy、pandas等以及与大数据、数据科学有关中文文档、名校CS课程、各类AI教程等。

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