圆栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI，今天小编就来说说关于如何读懂pytorch深度学习代码?下面更多详细答案一起来看看吧!
如何读懂pytorch深度学习代码
圆栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI
GitHub上面，有个新发布的深度学习实践教程，叫PracticalAI，被PyTorch官方推特翻了牌，已经收获2600多标星。
△ 可从零开始
项目出自一位印度少年之手，基于PyTorch。少年为向往机器学习的小伙伴们，指引了一条从萌新到老司机的进阶之路。
新手可以从基础的基础开始学起，不止线性规划和随机森林，连笔记本怎么用，Numpy等重要的Python库怎么用，都有手把手教程。
不过，不是纯新手也不要走，可以学着搭个高级的RNN，厉害的GAN，这里还有许多实际应用示例可以跑。毕竟，这是一个注重实践的项目。
可以用Google Colab、也可以用Jupyter Notebook来跑。
内容友好，持续更新PracticalAI里面的内容，分为四个部分，并将持续更新：
背景基础 (Basics)，深度学习入门 (Deep Learning) ，深度学习高阶 (Advanced) ，以及应用示例 (Topics) 。此处非直译。
背景基础部分，除了有Python指南、笔记本用法，以及Numpy、Pandas这些库的用法，还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。
有了这些，可以走进深度学习的世界了。
深度学习入门，包括了PyTorch指南、多层感知器 (MLP) 、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络 (CNN) 、嵌入，以及递归神经网络 (RNN) 。
深度学习高阶，会涉及更高级的RNN、自编码器、生成对抗网络 (GAN) ，以及空间变换网络 (Spatial Transformer Networks) 等等。
最后是应用。计算机视觉是个重要的方向。除此之外，还会涉及时间序列分析 (Time Series Analysis) ，商品推荐系统，预训练语言模型，多任务学习，强化学习等等示例可以运行。也可以修改示例，写出自己的应用。
细心的小伙伴大概发现了，表格里的有些话题还没有加链接。少年表示，这些部分很快就会更新了。
另外，表上还有没填满的格子，少年欢迎大家前去添砖加瓦。
食用说明，无微不至印度少年在介绍里，用三点来描述这个项目：
一是，可以用PyTorch来实现基础的机器学习算法，以及神经网络。
二是，可以用Google Colab直接在网页上运行一切，无需任何设定 (也可以用Jupyter跑) 。
三是，可以学做面向对象的机器学习，与实际应用联系紧密，不止是入门教程而已。
那么如何上手？笔记本跑起来啊：
(步骤几乎是针对Colab写的。Jupyter用户可忽略。)
第一步，项目里进到notebooks目录。第二步，用Google Colab去跑这些笔记本，也可以直接在本地跑。第三步，点击一个笔记本，把URL里的这一段：
http://github.com/
替换成这一段：
http://colab.research.google.com/github/
或者用Open In Colab这个Chrome扩展来一键解决。第四步，登录谷歌账号。第五步，点击工具栏里的COPY TO DRIVE按钮，就可以在新标签页里打开笔记本了。
第六步，给这个新笔记本重命名，把名称里的Copy of去掉就行。第七步，运行代码，修改代码，放飞自我。所有改动都会自动保存到Google Drive。
(没梯子的话，不用Colab就行了。)
至于，热心观众要如何为这个项目贡献自己的力量，步骤就不仔细写了 (请前往项目页) 。
开始学习吧，不然等到内容更新了，要学的就更多了。
项目传送门：
http://github.com/GokuMohandas/practicalAI/
— 完 —
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