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nancy-PyTorch版《着手学深度学习》开源了,最美DL书遇上最赞DL结构

海外新闻 时间: 浏览:248 次

机器之心报导

项目作者:ShusenTang

参加:思

想要入门最前沿的深度学习,想要玩最常见的深度学习结构?那就用 PyTorch 版的《着手学深度学习》吧,零根底也能入门 DL。

李沐等人的开源中文书《着手学深度学习》现在有 PyTorch 版完成了。不论是原书中的示例代码,仍是实战项目,本来的 Mnancy-PyTorch版《着手学深度学习》开源了,最美DL书遇上最赞DL结构XNet 都能够无缝转化到 PyTorch 代码。项目作者在坚持原书内容根本不变的情况下,将 MXNet 代码都转化为了 PyTorch,想要学习 DL 和 PyTorch 的小伙伴们能够试试啊。

  • 项目地址:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch

近年来,不论是核算机专业的学生,仍是已在科技互联网职业从业多年的技能人员和其他从业者,人们对深度学习的爱好从未如此高涨。可是,由于言语等要素,中文版别的优异深度学习教材也是百里挑一。

之前,亚马逊首席科学家李沐等人曾以电子版的方法在 GitHub 上开源了一本深度学习中文书本——《着手学深度学习》,这是一本深度学习的入门教程类书本。其英文版被 UC 伯克利「深度学习导论(STAT 157)」课程选用周雄斌,2019 年李沐等在教授深度学习课程时也运用了这本教程。

  • 中文版开源地址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

现在,该项目在 GitHub 上已取得超越 1.1 万星,而且中文版电子书还发布了纸质版书本。不过尽管书本十分优异,但仍是有一些读者不太习惯用 Gluon 来写代码,究竟开源项目大部分都是 TF 或 PyTorch 写的。现在好了,咱们能够直接结合书本内容和 PyTorch 结构,更深化地了解 DL。

项目怎么样

项目作者表明,该库房首要包括 code 和 docs 两个文件夹。其间 code 文件夹便是每章相关 junancy-PyTorch版《着手学深度学习》开源了,最美DL书遇上最赞DL结构pyter notebook 代码(根据 PyTorch);docs 文件夹便是 markdown 格局的《着手学深度学习》书中的相关内容,它也是根据 PyTorch 的。

由于原书内容运用的是 MXNet 结构,所以 docs 内容或许与原书略有不同,可是全体内容是相同的。如下所示为 docs 目录下的文档,它总共包括十章,大部分内容现已十分完整了,即 1-8 章和第 10 章,只要第 9 章核算机视觉还在持续补全中。

其实新项目的内容结构与安排方法和原书是相同的,上面展现的 docs 目录首要能够分为三部分:根底常识(1-3 章)、现代深度学习技能(4-6 章)、核算性能与运用(7-10)。如下所示为全书不同章节的主题与依靠联系,箭头表明上一章有助于了解下一章。

除了内容,另一大部分便是实战代码了,随书代码根本都转化为了 PyTorch,它好像原书相同也是用 Jupyter Notebook 写的,这样更好地展现代码与文字解说。由于 GitHub 加载 Jupyter Notebook 挺慢的,所以最好仍是下到本地查阅。

最终,《着手学深度学习》与 PyTorch nancy-PyTorch版《着手学深度学习》开源了,最美DL书遇上最赞DL结构也是十分好的伙伴,也便是说咱们不需要任何机器学习或深度学习布景常识,只需要了解根本数学与 Python 编程就能够了。

从 MXNet 到 PyTorch

这样看起来或许不太直观,咱们能够经过两个事例看看原版《着手学深度学习》随书代码和 Pnancy-PyTorch版《着手学深度学习》开源了,最美DL书遇上最赞DL结构yTorch 版之间的差异。假如咱们抽取运用循环神经网络构建言语模型的散布代码,就能看看原版 Gluon 和新版 PyTorch 之间的差异。

如下是原书选用 RNN 建模言语模型的部分代码(原书 6.5 章),咱们首要抽取了模型界说部分:

如上能够改写为对应的 PyTorch 代码,它们的风格尽管都十分简练,但仍是有一些不同的。