PyTorch深さ学習:60分入門と実戦(総)

以下から抜粋:https://github.com/bat67/Deep-Learning-with-PyTorch-A-60-Minute-Blitz-cnピューピューとstarを求めて、最新版もまずgithubで間違いがあるところを更新して皆さんに指摘してもらいます~
概要
このチュートリアルの目的:

PythrchのTensorライブラリおよびニューラルネットワークをより高度に理解する.

は、画像を分類するための小さなニューラルネットワークモデルを訓練する.

このチュートリアルでは、読者がnumpyについて基本的な理解を持っていると仮定します.
環境

PyTorchバージョン0.4以上(PyTorch 1.0安定版がリリースされていますが、更新しない理由は何ですか~)

torchvision 0.2.1

目次
PyTorchとは?(What is PyTorch?)

入門

テンソル

演算

NumPyブリッジ

torchのTensorをNumPy配列

に変換する

NumPy配列をTorchテンソル

に変換する.

CUDA上のテンソル

Autograd Autograd:自動導出じどうゆうどう

テンソル

勾配

ニューラルネットワーク(Neural Networks)

定義ネットワーク

損失関数

逆伝播

更新ウェイト

訓練分類器(Training a Classifier)

データは?

画像分類器を訓練する

1.CIFAR 10

のロードと標準化

2.ボリュームニューラルネットワークの定義

3.損失関数とオプティマイザ

の定義

4.トレーニングネットワーク

5.テストデータを使用してネットワーク

をテストする

GPUトレーニング

マルチGPUトレーニング

次は何をしますか?

選択:データ並列処理(Optional:Data Parallelism)

インポートおよびパラメータ

仮想データセット

単純モデル

モデルとデータ並列

を作成

モデル

を実行

結果

GPU

3 GPU

8 GPU

まとめ

著作権情報
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署名:このライセンス契約へのリンクを提供し、

を変更したかどうかを示す原作者に言及する必要があります.

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同じように共有:本作品を修正する場合は、同じライセンス契約で

を共有する必要があります.