PyTorch深度学习实战

PyTorch深度学习实战 / 从0到1,快速上手PyTorch

方远

LINE China 数据科学家

  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 开篇词 | 如何高效入门PyTorch?

    一旦掌握了PyTorch,就相当于走上了深度学习、机器学习的快车道。

  • 01 | PyTorch:网红中的顶流明星

    让我们先从PyTorch的安装及常用编程工具说起,让你对PyTorch用到的语言、工具、技术做到心里有数。

  • 02 | NumPy(上):核心数据结构详解

    论你正在从事或打算入门机器学习,不接触NumPy几乎不可能。

  • 03 | NumPy(下):深度学习中的常用操作

    今天我们继续学习NumPy,几乎在所有深度学习相关的项目中,你都会常常用到今天讲的这些函数。

  • 04 | Tensor:PyTorch中最基础的计算单元

    在深度学习中,从数据的组织,到模型内部的参数,都是通过一种叫做张量的数据结构进行表示和处理。今天都内容将围绕张量(Tensor)展开。

  • 05 | Tensor变形记:快速掌握Tensor切分、变形等方法

    要想在实际的应用中更灵活地用好Tensor,Tensor的连接、切分等操作也是必不可少的。

  • 06 | Torchvision(上):数据读取,训练开始的第一步

    Torchvision是一和PyTorch配合使用的Python包。我们先从数据处理入手,开始PyTorch的学习的第一步。这节课我们会先介绍Torchvision的常用数据集及其读取方法。

  • 07 | Torchvision(中):数据增强,让数据更加多样性

    今天我们就来学习一下,利用Torch vision如何进行数据预处理操作,如何进行图像变换与增强。

  • 08 | Torchvision(下):其他有趣的功能

    今天的重点内容是`torchvision.models`模块的使用,包括如何实例化一个网络与如何进行模型的微调。

  • 09 | 卷积(上):如何用卷积为计算机“开天眼”?

    今天所讲的卷积非常重要,它是各种计算机视觉应用的基础,例如图像分类、目标检测、图像分割等。

  • 10 | 卷积(下):如何用卷积为计算机“开天眼”?

    PyTorch中conv2d中剩余的两个参数,它们分别对应着两种不同的卷积,分别是深度可分离卷积和空洞卷积,这是我们这节课的学习内容。

  • 11 | 损失函数:如何帮助模型学会“自省”?

    这节课咱们先从损失函数开始说起。损失函数是一把衡量模型学习效果的尺子,甚至可以说,训练模型的过程,实际就是优化损失函数的过程。

  • 12 | 计算梯度:网络的前向与反向传播

    这节课我们一起学习前馈网络这种最简单的神经网络。虽然前馈网络很简单,但是它的思想贯穿了整个深度学习的过程,是非常重要的概念。

  • 13 | 优化方法:更新模型参数的方法

    只有搞懂了优化方法,才能做到真的明白反向传播的具体过程。

  • 加餐 | 机器学习其实就那么几件事

    今天这次加餐,我们就一起来看看什么是机器学习,它是怎么分类的,都有哪些常见名词。在补充了这些基础知识之后,我还会和你聊聊模型训练的本质是什么,你可以把它当作专栏更新过半的期中总结。

  • 14 | 构建网络:一站式实现模型搭建与训练

    这节课是我会带你使用PyTorch构建和训练一个自己的模型,让前面所学知识真正落地。

  • 15 | 可视化工具:如何实现训练的可视化监控?

    在模型训练过程中,我们常常需要对模型的参数、评价指标等信息进行可视化监控。今天我们主要会学习两种可视化工具,并利用它们实现训练过程的可视化监控。

  • 16|分布式训练:如何加速你的模型训练?

    今天我们一起剖析分布式训练的原理,然后一起学习一个分布式训练的实战项目。

  • 17 | 图像分类(上):图像分类原理与图像分类模型

    像智能手机的识图功能都是怎么实现的呢?这背后离不开图像分类的知识,我们将用两节课一起学习。

  • 18 | 图像分类(下):如何构建一个图像分类模型?

    今天我们会借助训练ImageNet的例子,从头到尾一起来完成一个完整的图像分类项目实践。

  • 19 | 图像分割(上):详解图像分割原理与图像分割模型

    无论是线上会议的虚拟化背景功能,还说手机的人像留色,这些应用背后的实现都离不开今天要讲的图像分割。

  • 20 | 图像分割(下):如何构建一个图像分割模型?

    通过这节课的学习,你不但能再次体验一下完整机器学习的模型实现过程,还能实际训练一个语义分割模型。

  • 21 | NLP基础(上):详解自然语言处理原理与常用算法

    这节课我们学习自然语言处理的原理和常用算法,为你揭秘三个经典的NLP基础但重要的问题。

  • 22 | NLP基础(下):详解语言模型与注意力机制

    注意力机制如何让模型善解人意?

  • 23 | 情感分析:如何使用LSTM进行情感分析?

    今天这节课,我们将完成一个情感分析项目,一起来对影评文本做分析。

  • 24 | 文本分类:如何使用BERT构建文本分类模型?

    我们就一起来搭建一个PyTorch + BERT文本分类模型,相信我,它的效果表现非常强悍。

  • 25 | 摘要:如何快速实现自动文摘生成?

    这节课我们结合实例学习了BART模型的原理与特点,这是一个非常实用的预训练模型,能够帮助我们实现文本摘要生成。

  • 用户故事 | Tango:师傅领进门,修行在个人

    程的课程在学习时,很容易出现一种错觉,眼睛觉得学会了,可实际动手写的时候,又好像感觉之前的内容没学到位。

  • 答疑篇|思考题答案集锦

    课程的思考题,为了给你留足思考和研究的时间,我们选择用加餐的方式,把所有参考答案一次性发布出来。

  • 结束语|人生充满选择,选择与努力同样重要

    AI很多时候没有技术限制,唯一能限制你的,只有你的想象力。

  • 期末测试|来赴一场100分之约!

    为了帮助你检验自己的学习效果,我特别给你准备了一套结课测试题,快来挑战一下吧。

你将获得

  • PyTorch 核心原理与应用详解
  • 5 大实战模块,吃透 PyTorch
  • 8 个核心模型训练要点
  • 10 年老兵的深度/机器学习心法

讲师介绍

方远,LINE China 数据科学家。主要从事计算机视觉与自然语言处理的研发工作,在机器学习与深度学习的研究和应用领域有 10 年的经验积累。精通 PyTorch 与 TensorFlow 框架,以及 Bert、EfficientNet、SSD、DeepLab 等主流深度学习算法。

曾任腾讯高级算法研究员,为公司内部千亿级别流量的运营审核业务提供稳定高效的深度学习服务,同时也为公司移动终端产品提供可离线运行、实时、高精度的计算机视觉服务。

课程介绍

PyTorch 框架发展迅猛,仅用了一年多的时间,几乎占据深度学习框架的半壁江山。

如果你即将进入,或者已经进入了深度学习、机器学习这些相关领域,PyTorch 能够帮你实现模型和算法,快速完成深度学习模型部署,提供高并发服务,还可以轻松实现图像生成、文本分析、情感分析这样有趣的实验。另外,很多算法相关岗位,也同样需要熟练使用 PyTorch。

这意味着,一旦你掌握了 PyTorch,就相当于走上了深度学习与机器学习的快车道。

但想要快速入门、上手 PyTorch,也面临这样一些挑战:

  • 缺乏系统资料:网上的学习资料良莠不齐,缺乏科学的学习路径;
  • 无法进阶深入:张量、神经网络等前置知识需求多,深入理解 PyTorch 原理门槛高;
  • 难以落地实践:各种函数、参数多且难记忆,真正实践不知从何下手。

基于此,方远老师将结合自己丰富的实战经验,为你呈现一套系统完整的 PyTorch 技术学习框架(基于 PyTorch 1.9.0 版本),让你从原理到项目一站式攻克学习难题,熟练掌握PyTorch 框架,解决实际问题。

课程设计

遵循由浅入深的原则,整个专栏共分为以下三个模块:

基础篇:夯实基础,详解 PyTorch 基础知识。通过这部分内容,你将学习 PyTorch 中两大重要知识点—— NumPy 与Tensor 的用法。

模型训练篇:带你快速掌握一个框架。结合深度学习模型训练的一系列流程,为你详解自动求导机制、网络搭建、模型参数更新、保存与加载模型、训练过程可视化、分布式训练等等关键模块,带你具体看看 PyTorch 为我们提供怎样的帮助。通过这部分内容,你就能基于 PyTorch 搭建网络模型了。

实战篇:结合当下最流行的图像与自然语言处理任务,串连前面两个模块的内容,为你深入讲解 PyTorch 如何解决实际问题,如图像分割、情感分析、文本分类等等。

课程目录

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