PyCon 2024深度学习与PyTorch教程
2024-08-24 09:34:45作者:温艾琴Wonderful
项目介绍
本项目是为PyCon 2024准备的深度学习与PyTorch教程材料。教程旨在为Python程序员介绍PyTorch和深度学习的基础知识,同时也适合有经验的深度学习实践者和PyTorch用户,以便他们探索其他开源库来扩展PyTorch。教程内容包括深度学习简介、PyTorch API、训练深度神经网络、加速PyTorch模型训练以及微调大型语言模型。
项目快速启动
环境准备
建议在参加工作坊前下载此仓库,以便在没有网络连接的情况下离线访问材料。
git clone https://github.com/rasbt/pycon2024.git
cd pycon2024
安装依赖
请按照以下步骤安装所需的Python库:
pip install -r requirements.txt
运行示例代码
以下是一个简单的PyTorch示例代码,用于训练一个基本的神经网络:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 50)
self.fc2 = nn.Linear(50, 1)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 创建网络实例
net = SimpleNN()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
# 生成一些假数据
inputs = torch.randn(64, 10)
targets = torch.randn(64, 1)
# 训练网络
for epoch in range(100):
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
if epoch % 10 == 0:
print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')
应用案例和最佳实践
应用案例
- 图像分类:使用PyTorch构建和训练卷积神经网络(CNN)进行图像分类任务。
- 自然语言处理:利用PyTorch微调预训练的Transformer模型进行文本分类或生成任务。
最佳实践
- 数据预处理:确保数据预处理步骤标准化,以提高模型训练的效率和性能。
- 模型保存与加载:使用
torch.save
和torch.load
函数保存和加载训练好的模型,以便后续部署或继续训练。
典型生态项目
- Hugging Face Transformers:一个用于自然语言处理任务的PyTorch库,提供了许多预训练的Transformer模型。
- PyTorch Lightning:一个轻量级的PyTorch封装库,用于简化深度学习模型的训练和部署。
通过本教程,您将能够掌握PyTorch的基础知识和高级功能,并将其应用于各种深度学习任务中。
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0266cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K

deepin linux kernel
C
22
6

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K

Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8