Pytorch 深度 学习 github

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本书:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch 我的github代码:https://github.com/shazhongcheng/machine_learing_study 这是一个宣传向的视频,欢迎对深度学习感兴趣的小伙伴,来一起学习啊! 这是传送门:https://www.bilibili.com/video/av82045647 另外,制作不易,跪求三连支持!

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大家好,这部分是关于视频《Pytorch深度学习实践》P2的学习,内容有: 1自己觉得需要注意的点(loss function与cost function); 2对最后部分讲解的代码中几个函数的理解(numpy.arange(), zip(), list.append(), pyplot相关); 3老师提到的作图工具visdom的安装及简单介绍和使用(二三维散点图,线型图,如何更新图的数据); 4课后作业的练习,包括使用visdom绘制及对meshgrid的理解和使用。 代码网址:https://github.com/HaoQiXinCurious/study-notes-of-pytorch-deep-learning-practice-course/tree/main/studyNotes/lesson2 BGM:https://www.aigei.com/item/variatio_4_a_1.html 学习的《Pytorch深度学习实践》视频:BV1Y7411d7Ys 6:35提到的Conda安装视频:BV15U4y1J7Ss 感谢网友 bookthief_ 对视频中的错误的指正,对应错误已修改,在视频24:17处的indexing=’ij’就是修改后添加的,作用也在那里写出 过程中的参考网址: Numpy相关:https://numpy.org/doc/stable/index.html Matplotlib.Pyplot相关:https://matplotlib.org/stable/index.html Python自带函数相关:https://docs.python.org/3/index.html Visdom相关:https://github.com/fossasia/visdom 本地打开md格式文件:https://www.zhihu.com/question/20958887

此份笔记，在小土堆PyTorch深度学习快速入门教程的基础上，加入了自己的个人理解，并进行总结。使用markdown语法进行编写后导出pdf，共计169页。个人认为可以搭配小土堆的视频结合使用，可以达到事倍功半的效果。 工房新链接：https://mall.bilibili.com/neul-next/detailuniversal/detail.html?page=detailuniversal_detail&itemsId=11396052&noTitleBar=1&jumpLinkType=0&fr

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先报个菜名:cpu玩过i家的9400f,12490f,e5 2695v4,e5 1650v4,a家的1400,5600g gpu玩过:2060s,2080m,3070m,2080ti,p4000,p104,6600xt,7900xtx,应该是有点发言权了 深度学习这块要是实验室没条件,自己个人用的话也没必要买个太好的(富哥也不会点进穷玩视频),新卡60ti就够了,再低的话推理时间长确实有点影响进度。我们大部分人也就是以学习为目的,真小论文顶天了,要能产生收益的话也不会在这纠结这几个破卡钱了。 测试项目地址:https://github.com/LinXueyuanStdio/PyTorch-DDPM