PyTorch版《動手學深度學習》開源了,最美DL書趕上最贊DL框架

想要入門最前沿的深度學習,想要玩最多見的深度學習框架?那就用 PyTorch 版的《動手學深度學習》吧,零基礎也能入門 DL。

機器之心報道,項目做者:ShusenTang,參與:思。
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李沐等人的開源中文書《動手學深度學習》如今有 PyTorch 版實現了。不管是原書中的示例代碼,仍是實戰項目,原來的 MXNet 均可以無縫轉化到 PyTorch 代碼。項目做者在保持原書內容基本不變的狀況下,將 MXNet 代碼都轉換爲了 PyTorch,想要學習 DL 和 PyTorch 的小夥伴們能夠試試啊。

近年來,不管是計算機專業的學生,仍是已在科技互聯網行業從業多年的技術人員和其餘從業者,人們對深度學習的興趣從未如此高漲。可是,因爲語言等因素,中文版本的優秀深度學習教材也是百裏挑一。編程

以前,亞馬遜首席科學家李沐等人曾以電子版的形式在 GitHub 上開源了一本深度學習中文書籍——《動手學深度學習》,這是一本深度學習的入門教程類書籍。其英文版被 UC 伯克利「深度學習導論(STAT 157)」課程採用,2019 年李沐等在教授深度學習課程時也使用了這本教程。
目前,該項目在 GitHub 上已得到超過 1.1 萬星,而且中文版電子書還發布了紙質版書籍。不過雖然書籍很是優秀,但仍是有一些讀者不太習慣用 Gluon 來寫代碼,畢竟開源項目大部分都是 TF 或 PyTorch 寫的。如今好了,咱們能夠直接結合書籍內容和 PyTorch 框架,更深刻地理解 DL。

項目怎麼樣網絡

項目做者表示,該倉庫主要包含 code 和 docs 兩個文件夾。其中 code 文件夾就是每章相關 jupyter notebook 代碼(基於 PyTorch);docs 文件夾就是 markdown 格式的《動手學深度學習》書中的相關內容,它也是基於 PyTorch 的。

因爲原書內容使用的是 MXNet 框架,因此 docs 內容可能與原書略有不一樣,可是總體內容是同樣的。以下所示爲 docs 目錄下的文檔,它一共包含十章,大部份內容已經很是完整了,即 1-8 章和第 10 章,只有第 9 章計算機視覺還在繼續補全中。app

其實新項目的內容結構與組織方式和原書是同樣的,上面展現的 docs 目錄主要能夠分爲三部分:基礎知識(1-3 章)、現代深度學習技術(4-6 章)、計算性能與應用(7-10)。以下所示爲全書不一樣章節的主題與依賴關係,箭頭表示上一章有助於理解下一章。

除了內容,另外一大部分就是實戰代碼了,隨書代碼基本都轉化爲了 PyTorch,它如同原書同樣也是用 Jupyter Notebook 寫的,這樣更好地展現代碼與文字解釋。由於 GitHub 加載 Jupyter Notebook 挺慢的,因此最好仍是下到本地查閱。

最後,《動手學深度學習》與 PyTorch 也是很是好的搭檔,也就是說咱們不須要任何機器學習或深度學習背景知識,只須要了解基本數學與 Python 編程就能夠了。框架

從 MXNet 到 PyTorch機器學習

這樣看起來可能不太直觀,咱們能夠經過兩個案例看看原版《動手學深度學習》隨書代碼和 PyTorch 版之間的區別。若是咱們抽取使用循環神經網絡構建語言模型的分佈代碼,就能看看原版 Gluon 和新版 PyTorch 之間的區別。

以下是原書採用 RNN 建模語言模型的部分代碼(原書 6.5 章),咱們主要抽取了模型定義部分:性能

如上能夠改寫爲對應的 PyTorch 代碼,它們的風格雖然都很是簡潔,但仍是有一些不一樣的。學習

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