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PyTorch入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/

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深入浅出PyTorch

在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/

配套视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1L44y1472Z

一、项目初衷

PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。

考虑到PyTorch的学习兼具理论储备和动手训练，两手都要抓两手都要硬的特点，我们开发了《深入浅出PyTorch》课程，期望以组队学习的形式，帮助大家从入门到熟练掌握PyTorch工具，进而实现自己的深度学习算法。

我们的愿景是：通过组队学习，大家能够掌握由浅入深地PyTorch的基本知识和内容，经过自己的动手实践加深操作的熟练度。同时通过项目实战，充分锻炼编程能力，掌握PyTorch进行深度学习的基本流程，提升解决实际问题的能力。

学习的先修要求是，会使用Python编程，了解包括神经网络在内的机器学习算法，勤于动手实践。

《深入浅出PyTorch》是一个系列，一共有三个部分。已经上线的是本系列的第一、二部分，后续会不断更新《深入浅出PyTorch》（下），给出更贴合实际应用的实战案例。

二、内容设置（已上线部分）

  • 第一章：PyTorch的简介和安装
    • PyTorch简介
    • PyTorch的安装
    • PyTorch相关资源简介
  • 第二章：PyTorch基础知识
    • 张量及其运算
    • 自动求导简介
    • 并行计算、CUDA和cuDNN简介
  • 第三章：PyTorch的主要组成模块
    • 思考：完成一套深度学习流程需要哪些关键环节
    • 基本配置
    • 数据读入
    • 模型构建
    • 损失函数
    • 优化器
    • 训练和评估
    • 可视化
  • 第四章：PyTorch基础实战
    • 基础实战——Fashion-MNIST时装分类
    • 基础实战——果蔬分类实战（notebook）
  • 第五章：PyTorch模型定义
    • 模型定义方式
    • 利用模型块快速搭建复杂网络
    • 模型修改
    • 模型保存与读取
  • 第六章：PyTorch进阶训练技巧
    • 自定义损失函数
    • 动态调整学习率
    • 模型微调
    • 半精度训练
    • 数据扩充
    • 超参数的修改及保存
    • PyTorch模型定义与进阶训练技巧
  • 第七章：PyTorch可视化
    • 可视化网络结构
    • 可视化CNN卷积层
    • 使用TensorBoard可视化训练过程
  • 第八章：PyTorch生态简介
    • 简介
    • 图像—torchvision
    • 视频—PyTorchVideo
    • 文本—torchtext
  • 第九章：常见网络代码的解读
    • 计算机视觉
      • 图像分类
      • 目标检测
      • 图像分割
    • 自然语言处理
    • 音频处理
    • 视频处理
    • 其他

三、人员安排

成员  个人简介 个人主页
李嘉骐 DataWhale成员，清华大学研究生 https://www.zhihu.com/people/li-jia-qi-16-9/posts
牛志康 DataWhale成员，西安电子科技大学本科生 https://www.zhihu.com/people/obeah-82
刘洋 Datawhale成员，**科学院数学与系统科学研究所研究生 https://www.zhihu.com/people/ming-ren-19-34/asks
陈安东 DataWhale成员，**民族大学研究生 https://andongblue.github.io/chenandong.github.io/

教程贡献情况（已上线课程内容）：

李嘉骐：第三章；第四章；第五章；第六章；第七章；第八章；内容整合

牛志康：第一章；第三章；第六章；第七章；第八章，第九章；文档部署

刘洋：第二章；第三章

陈安东：第二章；第三章；第七章

四、 课程编排与使用方法

部分章节直播讲解请观看B站回放（持续更新）：https://www.bilibili.com/video/BV1L44y1472Z

  • 课程编排： 深入浅出PyTorch分为三个阶段：PyTorch深度学习基础知识、PyTorch进阶操作、PyTorch案例分析。

  • 使用方法:

    我们的课程内容都以markdown格式或jupyter notebook的形式保存在本仓库内。除了多看加深课程内容的理解外，最重要的还是动手练习、练习、练习

  • 组队学习安排:

    第一部分：第一章到第四章，学习周期：10天；

    第二部分：第五章到第八章，学习周期：11天

五、关于贡献

本项目使用Forking工作流，具体参考atlassian文档

大致步骤如下：

  1. 在GitHub上Fork本仓库
  2. Clone Fork后的个人仓库
  3. 设置upstream仓库地址，并禁用push
  4. 使用分支开发，课程分支名为lecture{#NO}，#NO保持两位，如lecture07，对应课程目录
  5. PR之前保持与原始仓库的同步，之后发起PR请求

命令示例：

# fork
# clone
git clone git@github.com:USERNAME/thorough-pytorch.git
# set upstream
git remote add upstream git@github.com:datawhalechina/thorough-pytorch.git
# disable upstream push
git remote set-url --push upstream DISABLE
# verify
git remote -v
# some sample output:
# origin	git@github.com:NoFish-528/thorough-pytorch.git (fetch)
# origin	git@github.com:NoFish-528/thorough-pytorch.git (push)
# upstream	git@github.com:datawhalechina/thorough-pytorch.git (fetch)
# upstream	DISABLE (push)
# do your work
git checkout -b lecture07
# edit and commit and push your changes
git push -u origin lecture07
# keep your fork up to date
## fetch upstream main and merge with forked main branch
git fetch upstream
git checkout main
git merge upstream/main
## rebase brach and force push
git checkout lecture07
git rebase main
git push -f

Commit Message

提交信息使用如下格式：<type>: <short summary>

<type>: <short summary>
  │            │
  │            └─⫸ Summary in present tense. Not capitalized. No period at the end.
  │
  └─⫸ Commit Type: lecture{#NO}|others

others包括非课程相关的改动，如本README.md中的变动，.gitignore的调整等。

六、更新计划

内容 更新时间 内容
模型初始化 ✅ torch.nn.init的使用
visdom可视化 2022.4.5 Visdom的使用
apex 2022.5.4 apex的简介和使用
超参数的保存 ✅ 使用argparse进行参数的修改
onnx 2022.5.31 讲述ONNX格式和实战例子
模型部署 Flask部署PyTorch模型
TorchScript TorchScript
数据增强 ✅ imgaug的使用
并行训练 并行训练
模型预训练 - torchhub 2022.4.16 torchhub的简介和使用方法
模型预训练 - timm ✅ timm预训练模型的使用方法
模型预训练 - openmmlab 2022.4.27 openmmlab系列的使用
目标检测 - yolo系列 Yolo系列介绍与trick实现
目标检测 - SSD SSD的简介和实现
目标检测 - RCNN系列 Fast-RCNN & Mask-RCNN
目标检测 - DETR DETR的实现
图像分类 - GoogLeNet 2022.5.11 GoogLeNet的介绍与实现
图像分类 - Vision transformer 2022.5.18 Vit介绍与实现
图像分类 - MobileNet系列 2022.4月 MobileNet系列介绍与实现
图像分类 - GhostNet 2022.4月 GhostNet代码讲解
生成式对抗网络 - 生成手写数字实战 2022.5.25 生成数字并可视化
生成式对抗网络 - DCGAN
风格迁移 - StyleGAN
生成网络 - VAE
图像分割 Deeplab系列 Deeplab系列代码讲解
自然语言处理 LSTM LSTM情感分析实战
自然语言处理 RNN RNN名字分类
自然语言处理 Transformer
自然语言处理 BERT
视频 待定
音频 待定
自定义CUDA扩展和算子

七、鸣谢与反馈

  • 非常感谢DataWhale成员 叶前坤 @PureBuckwheat 和 胡锐锋 @Relph1119 对文档的细致校对！
  • 如果有任何想法可以联系我们DataWhale也欢迎大家多多提出issue。

八、关注我们

Datawhale是一个专注AI领域的开源组织，以“for the learner，和学习者一起成长”为愿景，构建对学习者最有价值的开源学习社区。关注我们，一起学习成长。

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